ММаарртт IISSSSSNN 222333111222---333111222555 r ... · Ukhin A.V., Sitnikov T.V., Sitnikov...

Working together: education,

research and development for 5G

networks

Mathematic modeling of formation

sand body in mechanical space

spiral classifier

The introduction and application

of the dynamic component of the

sensor in a specialized computer

system

Simulation of software testing as

branched-cyclic process

Simulation of changes in the

structure of technical means of

automation at the VVER-1000

while maneuvering

Automation of floor heating

process with heat pump using

And so on…

wwwwwwwww...jjjooouuurrrnnnaaalll---aaatttbbbppp...cccooommm

АААвввтттооомммааатттииизззаааццціііяяя тттееехххнннооолллооогггііічччннниииххх ііі бббііізззнннееессс---пппррроооцццееесссіііввв

AAAuuutttooommmaaatttiiiooonnn ooofff ttteeeccchhhnnnooolllooogggiiicccaaalll aaannnddd bbbuuusssiiinnneeessssss---ppprrroooccceeesssssseeesss

VVVooollluuummmeee 777,,, IIIssssssuuueee 111 ///222000111555 МММааарррттт /// MMMaaarrr ccchhh

IIISSSSSSNNN 222333111222---333111222555 (((ppprrriiinnnttt)))

IIISSSSSSNNN 222333111222---999333111XXX (((ooonnnllliiinnneee)))

IIISSSOOO 222666333222444:::222000111222

ICV 2014 81.25

АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

Журнал «Автоматизація технологічних та бізнес-процесів» було

ініційовано до видання рішенням складу I Всеукраїнської

науково – практичної конференції «Інформаційні технології та

автоматизація - 2008», що відбулась у стінах Одеської

національної академії харчових технологій та продовжує

щорічно проводитися:

www.itia.com.ua

www.journal-atbp.com

Журнал зареєстровано Міністерством Юстиції України

Серія КВ №15895-4367Р від 16.10.2009 р.

Щоквартальний Міжнародний науково-виробничий журнал

«Автоматизація технологічних і бізнес-процесів» є науковим

фаховим виданням України в галузі технічних наук (рішення

Колегії МОН України № 1081 від 29.09.2014).

Колонка главного редактора

исследования, сами научные исследования, их результаты,

причем с неясными перспективами практического

применения. К сожалению, по крайней мере, на бытовом

уровне – употребление его и его производных, например

«это все теория», «теоретизирование», имеет часто

уничижительный оттенок. Нам важно восстановить смысл

этого понятия, уже хотя бы потому, чтобы знать, что

читать нашим студентам в дисциплине «Теория

автоматического управления». Сделать это можно только

обратившись «к корням науки», к философии, а именно к

интереснейшему ее разделу - теории познания. Не

претендуя на неограниченную широту формулировок, то:

теория и практика – это философские категории,

использующиеся для отражения диалектики непрерывного

процесса познания. Практика, начиная диалектический

цикл познания, является источником цели познания. В

нашем случае, чаще, это новая, более продвинутая, цель

управления, для достижения которой необходимы научные

исследования. Они и являются продолжением процесса

познания, являясь его наиболее эффективной формой. Их

результаты, подтвердившие на практике (как на

завершающем этапе этого цикла процесса познания)

достижение цели управления, могут претендовать на то,

чтобы «присоединится» к теории, в нашем случае - к

теории автоматического управления. Если перефор-

мулировать сказанное совсем коротко и просто, то:

«Теория это то, что позволяет лучше решать задачи

практики».

В.А. Хобин

Volume 7, Issue 4 /2015

ISSN 2312-3125 (print), ISSN 2312-931X (online)

УДК 681.5+66-933.6+338.364

Головний редактор: Хобін В.А., д.т.н., проф. (Одеса)

Заступники головного редактора: Волков В.Е., д.т.н., доц. (Одеса) Єгоров В.Б., к.т.н. (Одеса)

Редакційна колегія: Hesuan Hu, prof. (Shaanxi, China) Mingcong Deng, prof. (Tokyo, Japan) Myong K. Jeong prof. (New Jersey, USA) Panagiotis Tzionas prof. (Thessaloniki, Greece)

Qiang Huang, prof. (Los Angeles C.A., USA) Qing-Shan (Samuel) Jia, prof (Beijing, China) Yangmin Li, prof (Macao, China) Вашпанов Ю.О., проф. (Одеса, Україна) Герега А.М., проф. (Одеса, Україна) Грабко В.В., проф. (Вінниця, Україна) Денисенко В.А., проф. (Одеса, Україна) Іцкович Е.Л., проф. (Москва, Росія) Котлік С.В., доц. (Одеса, Україна) Ладанюк А.П., проф. (Київ, Україна) Любчик Л.М., проф. (Харків, Україна) Максимов М.В., проф. (Одеса, Україна) Монтік П.М., проф. (Одеса, Україна) Палов И., проф. (Русе, Болгария) Панін І.Г., д.т.н. (Вороніж, Росія) Тітлова О.О., к.т.н. (Одеса, Україна) Тодорцев Ю.К., проф. (Одеса, Україна) Трішин Ф.А., доц. (Одеса, Україна) Хазаров В.Г., проф. (Санкт-Петербург, Росія) Цукерман Ю.Д., (Москва, Росія) Яковис Л.М., проф. (Санкт-Петербург, Росія)

Відповідальний редактор: Тітлова О.О., к.т.н. (Одеса)

Комп’ютерний дизайн та верстка: Шаповалов Д.О., Татарик Г.І.,

Масельська Я.О.

Засновник: Одеська національна академія харчових технологій

Адреса редакції: м. Одеса, вул. Канатна, 112, м. Одеса, 65039,

тел.: (048)712-42-54, e-mail: [email protected]

Підписано до друку 03.07.2015 р.

Рекомендовано до друку та розташування в

мережі Інтернет Вченою Радою Одеської

національної академії харчових технологій

03 листопада 2015р., протокол № 4

Відповідальність за достовірність інформації несе автор публікації.

Матеріали друкуються мовою оригінала. Передрукування матеріалів журналу дозволяється лише за згодою редакції. Ліцензія CC-BY.

Отпечатано в издательстве ЧП “Диол Принт” (Одесса). Тираж 500 экз.

Теория… Всегда ли мы осознаем

смысл понятия «теория»? Корректно

ли его применяем? Являются ли наши

научные исследования теорией, или

когда они становятся теорией? Жизнь

показывает, что смысл этого понятия

постепенно, но уверенно ускользает от

нас. Часто с теорией мы отожде-

ствляем математические методы

Иссле-

http://www.itia.com.ua/

http://www.journal-atbp.com/

mailto:[email protected]

Автоматизація технологічних і бізнес-процесів Volume 7, Issue 4 /2015


2

Volume 7, Issue 4 /2015

ISSN 2312-3125 (print), ISSN 2312-931X (online)

UDC 681.5+66-933.6+338.364

Editor-in-chief: Khobin V.А., prof. (Odessa, Ukraine)

Deputy chief editors: Volkov V.Е., prof. (Odessa, Ukraine) Yegorov V.B., PhD (Odessa, Ukraine)

Editorial Board:

Hesuan Hu, prof. (Shaanxi, China)

Mingcong Deng, prof. (Tokyo, Japan)

Myong K. Jeong prof. (New Jersey, USA)

Panagiotis Tzionas prof. (Thessaloniki, Greece)

Qiang Huang, prof. (Los Angeles C.A., USA)

Qing-Shan (Samuel) Jia, prof (Beijing, China)

Yangmin Li, prof (Macao, China)

Vashpanov Y.О., prof. (Odessa, Ukraine)

Gerega А.М., prof. (Odessa, Ukraine)

Grabko V.V., prof. (Vinnytsia, Ukraine)

Denisenko V.А., prof. (Odessa, Ukraine)

Ickovich E.L., prof. (Moscow, Russia)

Kotlik S.V., PhD (Odessa, Ukraine)

Ladaniuk А.P., prof. (Kyiv, Ukraine)

Liubchik L.М., prof. (Kharkov, Ukraine)

Maksimov М.V., prof. (Odessa, Ukraine)

Mopntik P.М., prof. (Odessa, Ukraine)

Palov I., prof. (Ruse, Bulgaria)

Panin І.G., prof . (Voronezh, Russia)

Titlova О.О., PhD (Odessa, Ukraine)

Todorcev Y.К., prof. (Odessa, Ukraine)

Trishin F.А., PhD (Odessa, Ukraine)

Hazarov V.G., prof. (St. Petersburg, Russia)

Cukerman Y.D., prof (Moscow, Russia)

Yakovis L.М., prof. (St. Petersburg, Russia)

Журнал реферируется и индексируется 21-ой ведущей Мировой базой данных и индексной системой: EBSCO Information Services, ISSN, CrossRef, NBUV, Uran, Universal Impact Factor (UIF), Directory of Research Journals Indexing (DRJI), Open Academic Journals indexing (OAJI), Directory of Open Access Journals (DOAJ), ROAD, CiteFactor Academic Science Journals, Google Scholar, OCLC WorldCat, Bielefeld Academic Search Engine (BASE), Research Bible, ULRICHS WEB Global Serials Directory, Index Copernicus International, ELibrary, РИНЦ, Directory of Abstract Indexing for Journals (DAIJ), а также Global Science Journal Publishing (GSJP). Журналу присвоен Международный стандарт качества ISO 26324:2012. Стандарт свидетельствует, что каждой статье опубликованной в нашем журнале в обязательном порядке присваивается Международный цифровой индентификатор DOI номер (Digidatl Object Identifier) что в свою очередь гарантирует что доступ к материалу статьи будет доступен для читателей вне зависимости от любого рода форс-мажорных ситуаций. Согласно Международным нормам журналу присвоена лицензия Creative Commons CC-BY Atribution, которая фиксирует свод правил относительно защиты авторских прав авторов. Для увеличения уровня цитируемости статей опубликованных в нашем журнале учеными со всего Мира и как следствие увеличения индекса цитирования наших авторов, редакция журнала АТБП оформляет все пристатейные списки литературы согласно IEEE Citation Style (стиль цитирования Международной ассоциации Institute of Electrical and Electronics Engineers).

Technical editor: Titlova О.O., PhD (Odessa, Ukraine)

Computer design and imposition: Shapovalov D.О. ONAFT AECSnC student Tatarik G.I. ONAFT AECSnC student Maselska Y.О. ONAFT AECSnC student

Founder: Odessa National Academy of Food Technologies

Address of the editorial office: Ukraine, Odessa, Kanatnaya str, 112, 65039, tel.: (048)712-42-54, e-mail: [email protected] [email protected] [email protected]

It’s sent for the press 15.11.2015.

It’s recommended for printing and publishing online by academic council of Odessa National Academy of Food Technologies

01 november 2015., protocol № 4

Responsibility for reliability of information is born by the author of the publication. Articles are printed in original language.

It’s allowed to use materials from the journal according to the Creative Commons license: CC-BY.

It’s printed in publishing house of Diol Print corp (Odessa). Circulation is 500 copies.







3

AUTOMATION OF TECHNOLOGICAL AND BUSINESS-PROCESSES

АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

CONTENTS

СОДЕРЖАНИЕ

Ivanova E.P. Ilev T.B. Mihaylov Gr.Y. Stoyanov I.S. Yehorov V.B. Working together:education, research and

development for 5G networks………………………………………………………………………………………................ 4

Matsuy А.М. Mathematic modeling of formation sand body in mechanical space spiral classifier

Мацуй А.М. Математичне моделювання формування піскового тіла у міжвитковому просторі механічного

спірального класифікатора...................................................................................................................................................... 9

Behlov K.V., Voloshkina O.A., Plakhotnyuk O.A. Research regulator concentration liquid absorbent npp power unit

Беглов К.В., Волошкіна О.О., Плахотнюк О.А. Дослідження регулятора концентрації рідкого поглинача

енергоблоку ЕС............................................................................................................... ......................................................... 18

Stopakevych A.A. Synthesis and study of digital control systems supervyzornoho kolonnoy rektyfykation oil

Стопакевич А.А. Синтез и исследование цифровых систем супервизорного управления колонной ректификации

нефти…………………………………………………………………………………………………...................................... 24

Shumyhay D.A., Ladanyuk A.P., Boiko R.O. Software complex control system to improve manufacture efficiency

Шумигай Д.А., Ладанюк А.П., Бойко Р.О. Програмне забезпечення системи управління технологічним

комплексом з метою підвищення ефективності виробництва……………………………………………………………. 34

Volodyn S.A., Myronchuk V.G., Kryvoplyas-Volodyna L.A. Analysis of pipeline transport with sugar factory element

of automatic regulation

Володин С.А., Мирончук В.Г., Кривопляс-Володина Л.А. Анализ систем трубопроводного транспорта

сахарных заводов с элементами автоматического регулирования………………………………………………………. 40

Pavlov A.I. The system automatically controlling the flow of bulk material

Павлов А.И. Система автоматического регулирования расхода сыпучего материала……………………………........ 47

Ukhin A.V., Sitnikov T.V., Sitnikov V.S. The introduction and application of the dynamic component of the sensor in a

specialized computer system

Ухина А.В., Ситников Т.В., Ситников В.С. Введение и применение динамической составляющей датчиков в

специализированной компьютерной системе…………………………………………………………………………....... 52

Dubovoy V.M., Pylypenko I.V. Simulation of software testing as branched-cyclic process

Дубовой В.М., Пилипенко І.В. Моделювання процесу тестування програмного забезпечення як розгалужено-

циклічного технологічного процесу……………………………………………………………………………………....... 54

Plakhotnuk A.A., Kokolo E.A., Maksimov M.V. Simulation of changes in the structure of technical means of

automation at the VVER-1000 while maneuvering

Плахотнюк А.А., Кокол Е.А., Максимов М.В. Моделирование изменения структуры технических средств

автоматизации при работе АЭС с ВВЭР-1000 в маневренном режиме………………………………………………….. 64

Barlit Y.V. Mathematical model of the installation preparation of carbon dioxide in the process of production of urea

Барліт Ю.В. Математична модель динаміки установки підготовки вуглекислого газу у технологічному процесі

виробництва карбаміду…………………………………………………………………………………………………… 71

Syrotyuk I.V. Automation of floor heating process with heat pump using

Сиротюк І.В. Автоматизація процесу обігрівання підлоги з використанням теплового насосу…………………… 75




4

WORKING TOGETHER: EDUCATION, RESEARCH AND

DEVELOPMENT FOR 5G NETWORKS

Ivanova E. P.1, Ilev T. B.

1, Mihaylov Gr.Y.

1, Stoyanov I.S.

1, Yehorov V.B.

2

1University of Ruse “Angel Kanchev” 8 Studentska Str, 7017 Ruse, Bulgaria

1E-mail: [email protected]

2Research laboratory mechatronics and robotics, Odessa National Academy of Food Technologies (Odessa, Ukraine)


Copyright © 2014 by author and the journal “Automation technological and business - processes”.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

DOI: 10.15673/

Abstract

In the new world of globalization of ideas and mobility difficulties in knowledge diffusion still remains. The effective

exchange of experiences and skills in new generation networks is not guaranteed by the enormous potentials

ofinternetworking systems and devices. Conceptual model for performance modeling and evaluation of multi-

service networks has been major interest for mobile networks providers. It is essential to assess the performance of

mobile system architectures in order to identify where potential bottlenecks and data packet blocking probability

are possible to occur. Educational platforms, new simulations opportunities represent a good opportunity to reduce

the digital divide and to ensure faster and higher communication trends. Several universities and companies are

currently involved in using educational platforms to provide better results. Conceptual model for teletraffic

engineering in educational platform and applications focuses on some important aspects: tutorials, exercise,

simulations, and expectation values of parameters, testing and estimation of students work. In the same time the

same model is very appropriate for simulation of network management for the new generation networks. This

educational platform for academics, students and researchers, puts together some of the critical aspects of

distributed systems and their characteristics, parameters and probability of blocking.

Key words

5G, Blocking Probability, Teletraffic Engineering, Queue Model.

INTRODUCTION

Defining the conceptual model for educational platform for Teletraffic Engineering is one of the main parts in student

education. In this case the applications focus on network management for the new generation networks and distributed

computing technologies. Besides it presents emerging technology trends and advanced platforms. This educational platform

for academics, students and researchers, puts together some of the critical aspects of distributed systems, their

characteristics and probability of blocking.

Teletraffic simulation for educational purposes, utilizes complex models to study complicated telecommunication

problems. Those models include data modeling for objects, behavior models for interaction, and other algorithms such as

randomization, variations, blocking etc. As no unique model fits every scenario, researchers from transportation community

are investigating new customable simulation models continuously. This paper, thereby, presents a prototype of a research

and education oriented simulation platform, which helps researchers and students to reduce their workload by providing a

compact data structure, a friendly interface, and essential automation procedures, with teletraffic simulation [3,6,9].

ОГЛЯДИ ТА РЕКЛАМНІ МАТЕРІАЛИ







5

ADVANTAGES IN “WORKING TOGETHER”

Teletraffic theory is defined to solve problems with planning, performance evaluation, operation and maintenance of

telecommunication systems [5]. First theory was illustrated by examples from telephone networks, but nowadays the

students are not interested in such topics. In 5G mobile networks the necessity of traffic measurement and quality of service

must be observed [2]. Working together developers, researchers and students define some critical aspects in network. The

idea of the educational development of models, algorithms and simulations make consolidation and exchange of experience

of interests in the two groups [1,2].

Research methodology is suggested for students of corporate strategy in order to attain generalizability and statistical

significance in reporting findings while not losing the understanding of teletraffic engineering [7]. The advantages for the

students are:

High prestige and technology work;

Training period is connected with future skills;

High motivated working area;

Contacts with partners in all over the world;

Possibility of professional grows;

Perspective with long-dependence investment;

Time for studies, courses and qualification exams;

Financial rewards.

Research and Development departments are common in many larger companies and universities working with newer

products or technologies subject to important shifts [10].

While research and development work can be instrumental in creating new products or adding features to old

products, the work that the department does is more complex than simple innovation. R&D is connected to marketing, cost

management and other parts of business strategy.

5G TRENDS

The trends of 5G mobile access is to be built upon new radio access technologies, evolving 4G, LTE, HSPA, GSM

and Wi-Fi. The new requirements are widely varying. The services, devices, number of clients are in super wide variety.

The new communication needs of a massive deployment of various devices, such as with low complexity parameters

to more advanced parameters. The industrial and medicine devices must be lifesaving.

The services must be amazingly fast in very dense crowds of users [1]. The fast connections is a key factor for success

of development of so important services as health and security sectors, fire brigade, high speed trains and cars (Fig.1).

The services are:

Shopping logistic;

Vehicular telematics;

Virtual reality;

Emergency;

Stadium, crowd of people;

Wireless cloud offices;

High speed trains;

Multiuser UHD telepresence;

HDTV;

Mirror Systems;

Social games;

2G, 3G and 4G services;

Smart sensors.





6

TodayToday

3GPP Rel. 123GPP Rel. 12



Enormous number of users

Mobility

Very low cost

and energy

Very high data rate

Strict latency

and reliability

Future scenarios

Future scenarios

Fig. 1 .Trends of 5G mobile networks

The Quality of Experience requires fully connected users not only for static users. The expectation of connectivity is

no matter where or how one is moving [1]. Highly mobile devices, e. g. trains and cars, are communicating machines for

this scenario, but also sensors related to widely varying applications, e.g. moving components in industries, plants, other

vehicles [8].

Data networks [3,4], broadband networks, Broadband Convergence Networks, ATM, fast IP networks, all generations

of mobile secular networks are extremely growing network, in a contrast to the conventional cable systems [9,10,11]. The

future engineers must be with very high knowledge in all areas of telecommunications.

REQUIREMENTS FOR SIMULATION PLATFORM

The main idea of the simulation platform is to cover different aspects of data communications and

telecommunications. The future engineers must be with very high knowledge in all areas of telecommunications.

It will be implemented on .NET [12]. Presented work introduces a part of conceptual model of the whole simulation

platform, including:

Educational part;

Business part;

Research part.

The model includes modules for education, tests, student’s research and programming of different networks. In the

past the teletraffic theory was illustrated examples of non-digital telephones and technologies. But nowadays the task is to

design systems as cost effectively as possible with predefined quality of experience, grade and quality of service especially,

when we know the future traffic demand and the capacity of system elements. Even the most important task is to specify

the methods for control, to specify emergency actions when system is overloaded or blocked. This is a necessary step for

applying the theory in the practice, a series of decision problems.

Modeling of various telecommunication systems must describe the whole or a part of the system. The requirements of

the modeling process for new applications are knowledge of: technical system; mathematical model and implementation of

the model. New telecommunication systems must be defined with: system structure, operational strategy and statistical

properties of the traffic.

Data networks [11,12], broadband networks, Broadband Convergence Networks, ATM, fast IP networks, all

generations





7

of mobile secular networks are extremely growing network, in a contrast to the conventional cable systems [1,6,7]. Three

simulation teletraffic modules, HeavyQueues, ComplexQueues and HandoverSchemes, ensure a platform for data

modeling, simulation flow, and user interfaces, respectively. The nature of the dynamic structure lets users an easy work

with the complicated simulation program by extending the default essential data and simulation models and plugging in the

partitioned simulation flow.

Single Points

ATM Systems

Fibre Systems

Computer Networks

System Parameters

Simulation

ParametersMobile Networks

Broadband Networks

Backbone Networks

Research

Collaborations with

Telecommunication

Organizations

Education

Business

Fig. 2. Simulation platform for data modeling and simulations

The simulation experiments for the next generation mobile networks have to be realized with different teletraffic

systems. The realization of this conceptual model will be developed with .NET Framework, which can operate with 15

different programming languages. His main component- Common Language Runtime operate with Visual Basic .NET for

realized simulations [12].

The working groups [1] defined 5G network requirements for simulation as:

1 Gb/s to be offered, simultaneously to tens of workers on the same office floor;

Up to Several 100,000's simultaneous connections to be supported for massive sensor deployments;

Spectral efficiency should be significantly enhanced compared to 4G;

Coverage should be improved;

Signaling efficiency enhanced.

Although these requirements seem quite vague they are targeting three foreseen problems for year 2020, which is the

aimed time frame for succeeding the development:

Avalanche of traffic: Explosion of the number of connected devices. From 5 billion (2010) to 50 billion (2020).

Keywords are Internet of things, e.g. wearables, housing;

Large diversity of use cases and requirements: guaranteed service level, reliability ,latency ,device capabilities,

Device-to- Device;

Communications Car-to-Car Comm. rapidly developing Advanced Driver Assistant Systems (ADAS), e.g.

Infotainment Systems, Traffic jam assistants, also autonomous driving is aimed as vision for 2020.

For a more detailed view at vehicle to vehicle communication, we need to take a closer look at the requirements to

enable this and to work out the obstacles that have to be dealt with. The METIS2020 research group has therefore designed

a scenario to visualize the problem and demand for traffic safety and efficiency [9].

The main challenges of this test case lie in the required reliability, availability, and latency of automotive safety

services. A maximum network end-to-end delay (including device detection, connection setup and radio transmission) of 5

[ms], with transmission reliability of 99.999% should be guaranteed to deliver the drive safety service.





8

Additional key points that have to be taken in consideration are:

V2X communication needs to be established across different network operators with the same requirements in

terms of latency and service guarantee as within a single network operator.

100% availability required such that the services are present at every point on the road;

Relative positioning accuracy below 0.5m is needed. GPS may not always be available and sufficient, and hence

cellular based positioning techniques could be useful;

Periodic and event-driven broadcast traffic consisting of at least 1600 payload [byte] with repetition rate of at least

5-10 [Hz]. The update rate is chosen high enough such that the vehicle velocity vector does not change too much

between updates. The traffic generated by each vehicle has to be delivered to all the neighboring vehicles within

the specified range;

Both traffic types (periodic and event driven) can exist at the same time;

For communication between vehicles and other devices (e.g. smartphones) a payload of 500 [byte] may be

sufficient (for transmission of the information from the actual consumer electronics device, such as current

position and additional data from the device sensors).

CONCLUSION

Educational platforms, new simulations opportunities represent a good opportunity to reduce the digital divide and to

ensure faster and higher communication trends. Several universities and companies are currently involved in development

of simulation teletraffic platform to provide better results. The paper presented some of the requirements for development

of the simulation teletraffic model not only for educational purposes used in two of the Bulgarian universities and Odessa

National Academy:

University of Ruse and University of Telecommunications and Post in Sofia,

Research laboratory mechatronics and robotics, Odessa National Academy of Food Technologies.

References

[1] Brahmi N., METIS: Mobile Communications for 2020 and beyond, VDE/ITG Fachtagung

Mobilkommunikation, 2013;

[2] Iliev, T., Gr. Mihaylov. 3GPP LTE system model analysis and simulation of video transmission. Proceedings

in Advanced Research in Scientific Areas, Slovak Republic, 2012, pp. 2016-2021;

[3] Ivanova, E. Modeling of the traffic in broadband convergence networks, PhD dissertation, University of

Ruse, 2013;

[4] Ivanova E., T. Iliev. Trends in development of next generation networks, Journal of the Union of Scientist

Ruse, vol.12, 2015, pp.50-54 (in bulgarian);

[5] Mihaylov Gr., T. Iliev, E. Ivanova. Algorithm for Content Adaptation of Multimedia Information.

International Journal of Engineering, Business and Enterprise Applications (IJEBEA), 2015, No 11, pp. 1-7;

[6] Otsetova-Dudin E., Radeva S. Simulation modeling of broadband wireless handover at cellular radio

networks.// Automation and Information, 2012, No 5-6, pp. 311-314;

[7] Popovski P., Ultra-Reliable Communication in 5G Wireless Systems, 1st International Conference on 5G for

Ubiquitous Connectivity 5GU Conference, 2014;

[8] Pratas N., P. Popovski, Underlay of Low-Rate Machine-Type D2D Links on Downlink Cellular Links, IEEE

International Conference on Communications, ICC 2014, 2014;

[9] Radev D., Teletraffic Engineering, University of Ruse Press, 2012;

[10] Radev D., R. Raev, T. Iliev, Gr. Mihailov, E. Ivanova. Conceptual Model for Educational Platform for

Simulation of Teletraffic Engineering. 13th International Conference on Information Technology Based

Higher Education and Training - ITHET 2014, York, England, 2014, pp.1-4;

[11] Raev R, Ivanova E, Dudin E, Radev D. Educational Platform For Teletraffic Engeneering, 6th International

Conference on Education and New Learning Technologies, Barcelona, Spain, 2014, No 1, pp. 7122-7127;

[12] Sells, C., Windows Forms Programming in C#, 2003.


Отримано в редакцію: 17.11.2015 р./ Прийнято до друку: 03.12.2015 р./ Received by edition: 17.11.2015. Approved for the press: 03.12.2015




9

УДК 001.57:681.5.015

МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ФОРМУВАННЯ

ПІСКОВОГО ТІЛА У МІЖВИТКОВОМУ ПРОСТОРІ

МЕХАНІЧНОГО СПІРАЛЬНОГО КЛАСИФІКАТОРА Mathematic modeling of formation sand body in mechanical space spiral classifier

Мацуй А.М.1 (Matsuy А.М.)

1ORCID: 0000-0001-5544-0175

1Кіровоградський національний технічний університет, Кіровоград, E-mail: [email protected]




DOI: 10.15673/

Анотація

У статті розглядаються питання визначення продуктивності механічного спірального класифікатора по

пісках. Подано огляд сучасних досягнень у відповідній області. Поставлена мета роботи – знайти аналітичну

залежність об’єму твердого у міжвитковому просторі від його рівня. Для досягнення поставленої мети

необхідно було розробити статичну модель піскового тіла спірального класифікатора, яка подана його

нижньою і верхньою частинами. Модель нижньої частини подана відрізком циліндра, а верхньої частини –

зрізаною пірамідою. При такому поданні піскового тіла спірального класифікатора нижня частина

описується нелінійною, а верхня частина – лінійною залежністю. Оскільки малі циркулюючі навантаження

на практиці не використовуються, в робочому діапазоні зміни витрати пісків класифікатора встановлена

практично лінійна залежність об’єму пісків у міжвитковому просторі спіралі від їх рівня. Зважаючи на те,

що в процесі математичного моделювання застосовувалися точні аналітичні методи дослідження, отримані

результати є об’єктивними. Зроблені допущення щодо подання верхньої частини піскового тіла

класифікатора у вигляді зрізаної піраміди не спотворюють процес його формування, оскільки точки,

отримані відповідно точному геометричному тілу – відрізку циліндра, знаходяться на загальній залежності,

що відповідає і геометричному тілу зі зробленими допущеннями. Тому стверджуємо, що об’єм піскового тіла

механічного спірального класифікатора у міжвитковому просторі спіралі можливо визначати за рівнем

твердого вздовж вертикалі, яка проходить через точку контакту постелі і заднього витка у самій нижній

точці. На основі аналізу результатів моделювання зроблено висновок про можливість прямого вимірювання

продуктивності механічного спірального класифікатора по піскам без запізнювання та з високою точністю,

що відкриває перспективу ефективного керування процесом розділення подрібненої руди за крупністю.

Abstract

The article deals with the determination of mechanical spiral classifier performance on the sand. The review of

modern achievements in the relevant field is given. The aim of the work – is to find analytical dependence between

solid volume in space interturn and its level. To achieve this aim it was necessary to make a static model of the spiral

classifier sand body which submitted its lower and upper parts. Model of the filed bottom is given as the cylinder

segment, and top - truncated pyramids. In this representation of the sand body spiral classifier the bottom part

describes the non-linear, and the upper part - linear dependence. So as low circulating loads in practice is not used,

changes in operating costs range sand classifier established almost linear dependence of the volume of sand in has

МЕТОДИ ТА АЛГОРИТМИ ЕФЕКТИВНОГО УПРАВЛІННЯ ОБ‘ЭКТАМИ






10

interturn space spiral space of their level. Considering the fact that in the process of mathematical modeling applied

precise analytical methods, the results are objective. Assumptions made for the submission of the top of the sand

classifier body in the form of truncated pyramids do not distort the process of its formation, as point received under

the strict geometric body - segment cylinder are generally depends, corresponding with the body and geometric

assumptions made. Therefore, we claim that the volume of sand body mechanical spiral classifier in interturn spiral

space is possible to determine by the level of solid along the vertical passing through the point of contact bed and

rear coil at the lowest point. Based on the analysis of simulation results concluded that the ability to directly

measure the performance of mechanical spiral classifier on the sand without delay and with high precision, opens

the prospect of effectively managing the process of separation of crushed ore particle size.

Ключові слова

Класифікатор, спіраль, піски, піскове тіло, продуктивність, об’єм, рівень

Keywords

Classifier, spiral, sands, sand body, performance, volume level

Вступ Магнетитовий концентрат як продукт збагачення бідних залізних руд є основою сировини чорної металургії

України, однак відрізняється підвищеною собівартістю в наслідок значних перевитрат електроенергії і матеріалів у

перших стадіях подрібнення-класифікації. Тому зменшення енергоємності процесів подрібнення і класифікації, яка

в перших стадіях здійснюється у механічних спіральних класифікаторах, слід розглядати як найбільш важливу

складову на шляху інтенсифікації процесів рудо підготовки. Важливим напрямом зменшення енерго- і

матеріаловитрат є удосконалення автоматичного керування процесами розділення руди за крупністю у механічних

спіральних класифікаторах, який реалізується у відповідністю з Галузевою програмою енергоефективності та

енергозбереження на період до 2017 р., затвердженою наказом Міністра промислової політики України №152 від

25.02.2009 року в частині гірничо-металургійного комплексу та планом наукових досліджень Кіровоградського

національного технічного університету. Оскільки дана публікація спрямована на знаходження одного з основних

технологічних параметрів механічного спірального класифікатора – його продуктивності по піскам, її тема є

актуальною.

Огляд сучасного стану розв’язання проблеми Існують різноманітні підходи щодо визначення продуктивності механічного спірального класифікатора по піскам.

Спочатку розроблялись пристрої вимірювання циркулюючого навантаження в замкненому циклі подрібнення –

класифікації, які мають різні вади і не отримали розповсюдження в збагачувальній галузі. Найбільш ефективним

можливо визнати спосіб неперервного вимірювання циркулюючого навантаження розглянутий в роботі [1], однак і

тут є суттєвий недолік, оскільки сучасне керування потребує миттєвого реагування на зміни продуктивності по

піскам, а він володіє певним відставанням у часі. Згодом були запропоновані способи визначення продуктивності

механічного спірального класифікатора по піскам, які отримують подальше удосконалення [2, 3, 4], і зводяться до

обчислення продуктивності за формулами з використанням великої кількості конструктивних і технологічних

параметрів. Перевагою даних способів визначення продуктивності по піскам є номінальна відсутність

запізнювання, оскільки передбачається оцінка продукту в межах спіралі класифікатора. Однак недоліком є велика

кількість параметрів, які враховуються, і необхідний час їх введення і обчислення, що фактично створює

запізнювання. Це привело до розробки способу, де здійснюють вимірювання динамічної складової повного

механічного моменту на валу приводного двигуна, який обертає спіраль класифікатора, з виділенням коливання

динамічної складової і вимірюванням амплітуди виділених коливань [5]. Удосконалений спосіб визначення

продуктивності механічного спірального класифікатора по піскам полягає в оцінці параметра за частотними

характеристиками коливань вала спіралі під дією порцій пісків [6]. Його вадою є порівняно низька точність

вимірювання параметра в наслідок зміни впливу стану постелі класифікатора, спіралі і механічних вузлів приводу.

Тому необхідно розробити підхід вимірювання продуктивності механічного спірального класифікатора, який би

реагував на мінімальну кількість матеріалу в спіралі і не відрізнявся б запізнюванням. Він зводиться до

математичного моделювання формування піскового тіла у міжвитковому просторі механічного спірального

класифікатора.

Мета досліджень





11

В процесі математичного моделювання формування піскового тіла механічного спірального класифікатора

знайти аналітичну залежність об’єму твердого у міжвитковому просторі від його рівня у визначеній точці і на цій

основі зробити висновок про можливість прямого вимірювання продуктивності технологічного агрегату по піскам.

Виклад основного матеріалу У механічних спіральних класифікаторах спіралі виконують двозахідними, їх розміщують паралельно днищу

технологічного агрегату, яке встановлюють під невеликим кутом α до горизонту. Піскове тіло розташовується в

просторі між двома елементами сусідніх витків спіралі і постіллю, яка створена з рудного продукту і має

циліндричну форму. Нехтуючи кривизною спіралі і нахилом її робочих елементів до циліндричної

поверхніпостелі, зобразимо піскове тіло між витками, яке відповідає найбільшому значенню об’єму матеріалу, у

горизонтальній площині (рис.1). При цьому рахуємо, що витки спіралі знаходяться у площині, розташованій під

кутом γ до їх осі, яка в перетині з площиною, що проходить через вісь і паралельна днищу класифікатора, створює

пряму АВ (рис.1). Дана пряма є гіпотенузою прямокутного трикутника АВС, з якого

c

c

B

Rarctg

4 , (1)

де Rс, Bс – відповідно радіус і крок спіралі, оскільки ВС=2 Rс, АС= Bс/2. Пряма DE, яка є частиною прямої АС,

належить плоскій геометричній фігурі D’E’ED, що складає найбільшу площу горизонтальної поверхні піскового

тіла. У геометричній фігурі D’E’ED основи D’E’ і DЕ є прямими, а D’D і E’E – криві, зважаючи на те, що

горизонтальна площина, яка утворює D’E’ED, перетинає циліндричну поверхню розташовану під кутом. Зважаючи

на те, що кривизна тут незначна, можливо рахувати D’D і E’E прямими лініями, а фігуру D’E’ED – трапецією.

Площа трапеції D’E’ED відповідає найвищому значенню рівня пісків між витками спіралі. При пониженні рівня

пісків площа трапеції буде зменшуватись до певного граничного значення.

У вертикальній площині піскове тіло між витками спіралі можливо охарактеризувати його розрізом по осі

обертання спіралі, що показано на рис.2. З рис.2 слідує, що піскове тіло механічного спірального класифікатора

складається з двох частин 3 і 6. Нижня частина піскового тіла 6 являє собою відрізок циліндра [7] діаметром 2Rс.

Відрізок циліндра має горизонтальну площину, що проходить від основи переднього витка спіралі 4 через точку,

віддалену від основи заднього витка спіралі 5 на відрізок hс. Відрізок hс має довжину

sin2

cc

Bh (2)

і є константою для конкретного механічного спірального класифікатора.

1 – горизонтальна поверхня піскового тіла; 2, 3 – відповідно проекція переднього і заднього витків спіралі в

напрямку руху пісків; 4 – проекція осі обертання на постіль класифікатора; 5 – проекція піввитка спіралі на

площину, паралельну днищу класифікатора

Рис.1 – Вид піскового тіла між витками у горизонтальній площині при найбільшому значенні рівня пісків





12

Верхня частина піскового тіла 3 розташована над нижнім пісковим тілом 6. Вона являє собою об’ємну фігуру

складної форми, яка розповсюджується до верхньої відмітки робочого елемента заднього витка спіралі висотою hе.

В процесі експлуатації рівень пісків h від найменшого початкового значення може збільшуватись до

найбільшого значення hе. Рівень пісків між витками спіралі класифікатора можливо визначати в частках висоти

робочого елемента hе або вздовж вертикалі як це показано на рис.2. Найбільше значення рівня пісків у

вертикальній площині дорівнює

cosmax ehh . (3)

Величина hmax також є константою для конкретного механічного спірального класифікатора.

1 – горизонталь; 2 – днище класифікатора, постіль; 3 – верхня частина піскового тіла; 4, 5 – відповідно

передній і задній виток спіралі; 6 – нижня частина піскового тіла; α – кут нахилу класифікатора до горизонталі

Рис.2 – Розріз піскового тіла між витками спіралі у вертикальній площині, що проходить через вісь обертання,

при найбільшому значенні рівня матеріалу

Відрізок циліндра, що характеризує нижню частину піскового тіла, має вигляд, який показано на рис.3. Тут же

приведені його параметри. Для визначення об’єму відрізка циліндра з певними параметрами (рис.3) запропонована

в [7] залежність

cos

3

sinsin33

3

33222

ea

cceacc

eaBC

h

lRRhRaRa

h

lV , (4)

де β=φ/2.

Залежність (4) призначена для визначення об’єму відрізка циліндра з незмінними параметрами. У випадку

формування піскового тіла механічного спірального класифікатора рівень пісків hea змінюється, однак (4) при hea=0

перетворює об’єм у нескінченість, що не дозволяє застосовувати дану залежність. Тому удосконалимо її.

Рис.3 – Відрізок циліндра, що характеризує нижню частину піскового тіла механічного спірального

класифікатора

Одним з напрямів удосконалення (4) є використання зв’язку l і hea при зміні рівня пісків, іншим –

знаходження зв’язку кута β і рівня пісків hea. З рис.2 видно, що висоту відрізка циліндра можливо визначити за

залежністю

tghl ea , (5)

де hea – розмір відрізка циліндра (матеріалу) вздовж висоти робочого елемента спіралі.

З врахуванням (5) залежність (4) подамо у вигляді

cos

3

sinsin

33

pc

BCtg

RV , (6)





13

де βр – кут β в радіанах.

З рис.3 визначимо ОО1 як ОО1=Rс-hea. Тоді, приймаючи β=φ/2,

ceaceacc

RhRhRR

OO 1cos 1 , (7)

звідки

cos1arccos1arccos ccea RhRh , (8)

враховуючи, що hea=h/cosα.

З врахуванням (8) залежність (6) подамо у вигляді

cos1arccoscos

3

cos1arccossincos1arccossin

33

cpc

cc

BC RhRh

Rhtg

RV . (9)

З залежності (9) витікає, що об’єм частини піскового тіла механічного спірального класифікатора, яка має

форму відрізка циліндра, при певних α і Rс однозначно визначається рівнем пісків h у міжвитковому просторі

спіралі. Значення рівня h в (9) може змінюватись в межах 0…hс.

Верхня частина піскового тіла механічного спірального класифікатора у горизонтальних перерізах містить трапеції

аналогічно фігурі D’E’ED на рис.1. Бічні сторони цих трапецій зливаються з циліндричною поверхнею. Зважаючи

на те, що діаметр циліндра великий, а рівень пісків порівняно з ним незначний, можливо знехтувати кривизною і

вважати, що бічні грані верхньої частини піскового тіла являють собою площини. Тоді верхню частину піскового

тіла класифікатора можливо подати у вигляді, зображеному на рис.4. Наближено її можна розглядати як зрізану

піраміду з основами cc DDEE , ccEDDE і висотою sin2

czp

Bh , яка дорівнює відстані між основами в напрямі

нормалі.

Об’єм зрізаної піраміди можливо визначати за залежністю [8]

32211 SSSShV zpzp , (10)

де S1, S2 – відповідно площі основ cc DDEE і ccEDDE .

Рис.4 – Верхня частина піскового тіла механічного спірального класифікатора при повному заповненні

простору між витками

Основи зрізаної піраміди в процесі експлуатації створюються робочими елементами спіралі, тому їх висота

буде однаковою і визначиться залежністю

cos

cop

hhh

, (11)

де h – змінний рівень пісків у міжвитковому просторі спіралі у напрямі вертикалі.

Першу основу можливо вважати трикутником, тому її площа визначиться залежністю





14

21 oppp hEDS , (12)

де ppED - поточне значення змінної основи трапеції площею S1.

Площа другої основи дорівнює

22 ccppop EDEDhS , (13)

де ppED - поточне значення змінної основи трапеції площею S2.

Для визначення площі основ зрізаної піраміди необхідно знайти їх сторони ppED , ppED і ccED . Для цього

розглянемо піскове тіло механічного спірального класифікатора у площині, нормальній до осі обертання спіралі,

біля заднього витка (рис.5) і визначимо довжини хорд, що відповідають певним рівням матеріалу. З прямокутного

трикутника, однією з сторін якого є половина хорди, що відповідає горизонтальній площині нижньої частини

піскового тіла, знаходимо

222 ccccc hRREF , (14)

звідки

sin222

ccccc hRRED . (15)

З залежності (15) видно, що DcEc є константою для конкретного класифікатора.

З прямокутного трикутника, однією з сторін якого (рис.5) є половина хорди, що відповідає поточній

горизонтальній площині верхньої частини піскового тіла, знаходимо

222 hRREF ccpp , (16)

звідки

222 hRREF ccpp , (17)

де h – поточна висота пісків у міжвитковому просторі класифікатора, яка змінюється в межах hc<h<hmax.

1, 2 – відповідно верхня і нижня частини піскового тіла

Рис.5 – Положення хорд кола, що відповідає діаметру спіралі класифікатора при зміні рівня пісків

класифікатора

Відповідно (17) запишемо

sin222 hRRED ccpp . (18)





15

Висота hc відповідає нульовій відмітці верхньої частини піскового тіла (рис.4), де можливо рахувати, що

довжина хорди 0 ccED . З ростом рівня пісків h у міжвитковому просторі відносно горизонтальної площини

cccc DEED він змінюється однаково біля переднього і заднього витка. Зміна рівня буде складати h-hc, де h,

зростаючи від 0 буде перевищувати hc. Тоді, аналогічно рис.5, з врахуванням рис.4 з прямокутного трикутника

визначимо

222 cccpp hhRREF . (19)

З врахуванням (19) аналогічно (15) і (18) запишемо

sin222

cccpp hhRRED , (20)

де h змінюється від 0, але більше hc.

З врахуванням отриманих параметрів об’єм верхньої частини піскового тіла механічного спірального

класифікатора буде дорівнювати

ACBCBA

hhBV cc

zp

cos6, (21)

де 22ccc hhRRA ;

22 hRRB cc ;

consthRRC ccc 22 .

Об’єм піскового тіла класифікатора буде дорівнювати

zpBCpT VVV . (22)

Як видно з залежностей (9) і (21), об’єм піскового тіла класифікатора однозначно визначається рівнем

матеріалу у міжвитковому просторі спіралі. Ця залежність є достатньо складною. При малих значеннях рівня h в

межах 0…hc об’єм піскового тіла характеризується доданком VBC (9). Якщо рівень h>hc, то об’єм піскового тіла

включає незмінну частину VBC, збільшену на доданок Vzp при певному рівні пісків h>hc.

Визначимо отримані залежності за умов конкретного технологічного агрегату. Розглянемо механічний

спіральний класифікатор типу 1КСН-30, який встановлюють під кутом α=18°30′ до горизонту. Він має двозахідну

спіраль діаметром 3м (Rc=1,5м), крок Bc=1,8м, робочі елементи висотою hе=330 мм.

Враховуючи технічні характеристики даного класифікатора, подамо рівняння (9) і (21) у конкретизованому

виді, де лінійні розміри приведемо у метрах

cos

3

sinsin087,10

3

pBCV , м3 (23)

де β=arccos(1-h/1,5·cosα),

ACBCBAhVzp 2405,03113,0 , (24)

де А, В і С відповідно дорівнюють 27405,125,2 h , 25,125,2 h і 0,8147 м.

В залежності (23) h змінюється в межах 0…hc або 0…0,2405 м, а в (24) рівень пісків h знаходиться в межах

hc<h<hmax, тобто, з врахуванням (3) рівень пісків змінюється від 0,2405 до 0,3565 м.

В процесі комп’ютерного моделювання за (23) і (24) отримані залежності, які приведені на рис.6. Залежність 1

для верхнього піскового тіла практично лінійна. Залежність об’єму піскового тіла механічного спірального

класифікатора від рівня пісків у міжвитковому просторі у відповідності з графіком 2 в межах нижньої частини

піскового тіла нелінійна. Нелінійна ділянка залежності відноситься до діапазону зміни рівня 0…15 см, який

відповідає малим значенням циркулюючого навантаження, які на практиці не використовуються. Тому в межах

нижньої частини піскового тіла також існує практично лінійна залежність рівня пісків від їх об’єму. Графік 3

відповідає рівнянню (22). Тому графіки 2 і 3 характеризують залежність на всьому діапазоні зміни продуктивності

класифікатора по піскам. Вона наближено лінійна.





16

1 – 25…35 см; 2 – 0…24 см; 3 – 0…30 см

Рис.6 – Залежність об’єму піскового тіла механічного спірального класифікатора від рівня пісків у

міжвитковому просторі в діапазоні

В процесі математичного моделювання застосовувались точні аналітичні методи дослідження, що гарантують

об’єктивність отриманих результатів. Зроблені допущення щодо подання верхньої частини піскового тіла

класифікатора у вигляді зрізаної піраміди не спотворюють процес його формування, оскільки, як видно з графіків 2

і 3 (рис.6), точки, отримані відповідно точному геометричному тілу – відрізку циліндра, знаходяться на загальній

залежності, що відповідає і геометричному тілу зі зробленими допущеннями. Тому ствердно відмічаємо, що об’єм

піскового тіла механічного спірального класифікатора у міжвитковому просторі спіралі можливо визначати за

рівнем твердого вздовж вертикалі, яка проходить через точку контакту постелі і заднього витка у самій нижній

точці.

Висновки Таким чином, в процесі математичного моделювання формування піскового тіла механічного спірального

класифікатора отримана аналітична залежність об’єму твердого у міжвитковому просторі від його рівня вздовж

вертикалі, що проходить через точку контакту постелі і заднього витка у самій нижній точці. На основі аналізу

отриманої залежності зроблено висновок про можливість прямого вимірювання продуктивності механічного

спірального класифікатора по піскам. Даний підхід позбавлений вад, які притаманні попереднім розробкам цього

призначення.

Виконані дослідження відкривають перспективу розробки засобу вимірювання продуктивності механічного

спірального класифікатора по пісках, який позбавлений запізнювання і забезпечує високу точність вимірювання

технологічного параметра. Це дозволить ефективно керувати процесом розділення подрібненого матеріалу на

дрібний і крупний класи.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

150

160

0 5 10 15 20 25 30 35 40

1 2

3

Рівень пісків у міжвитковому просторі спірального класифікатора, см

Об

’єм

піс

ко

во

го т

іла

клас

иф

ікат

ор

а, д

м3





17

Література

[1] А.с. 329905 СССР, МКИ В03С 5/00. Способ непрерывного измерения циркулирующей нагрузки /

Т.И. Гуленко, В.А. Кондратец (СССР) -№1352391/29-33; заявл. 28.07.69; опубл. 24.02.72, Бюл. №8;

[2] А.с. 1269838 СССР, МКИ В03В 13/00. Способ определения производительности спирального

классификатора по пескам / В.И. Дмитриев (СССР) - №3904014/22-03; заявл. 27.05.85; опубл.

15.11.86, Бюл. №42;

[3] А.с. 1530258 СССР, МКИ В03В 13/00. Способ определения производительности спирального

классификатора по пескам / Е.Ф. Морозов (СССР) - №4385577/22-03; заявл. 29.02.88; опубл. 23.12.89,

Бюл. №47;

[4] А.с. 1659102 СССР, МКИ В03В 13/00. Способ оперативного определения производительности

спирального классификатора по пескам / В.И. Дмитриев (СССР) - №4645509/03; заявл. 19.12.88;

опубл. 30.06.91, Бюл. № 24;

[5] А.с. 619209 СССР, МКИ В03В 13/00. Способ автоматического контроля производительности

спиральных классификаторов по пескам / А.Н. Марюта, Е.В. Кочура, В.И. Дмитриев (СССР) -

№2344570/22-03; заявл. 17.03.76; опубл. 15.08.78, Бюл. № 30;

[6] Дмитриев В.И. Исследования динамических характеристик спирали классификатора для задач

автоматического контроля / В.И. Дмитриев // Зб. наук. праць Національного гірничого університету.-

Дніпропетровськ: Державний вищий навчальний заклад «Національний гірничий університет», 2007.-

№28.- С.14-24;

[7] Бронштейн И.Н. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов / И.Н. Бронштейн,

К.А. Семендяев.- М.: Гос. изд. физико-математической литературы, 1959.- 608 с;

[8] Корн Г. Справочник по математике для научных работников и инженеров (определения, теоремы,

формулы) / Г. Корн, Т. Корн.- М.: Наука, 1973.- 832 с.

References

[1] A.s. 329905 SSSR, MKI V03S 5/00. Sposob nepreryvnogo izmereniya tsirkuliruyushchei nagruzki /

T.I. Gulenko, V.A. Kondratets (SSSR) -№1352391/29-33; zayavl. 28.07.69; opubl. 24.02.72, Byul. №8;

[2] A.s. 1269838 SSSR, MKI V03V 13/00. Sposob opredeleniya proizvoditel'nosti spiral'nogo klassifikatora po

peskam / V.I. Dmitriev (SSSR) - №3904014/22-03; zayavl. 27.05.85; opubl. 15.11.86, Byul. №42;

[3] A.s. 1530258 SSSR, MKI V03V 13/00. Sposob opredeleniya proizvoditel'nosti spiral'nogo klassifikatora po

peskam / E.F. Morozov (SSSR) - №4385577/22-03; zayavl. 29.02.88; opubl. 23.12.89, Byul. №47;

[4] A.s. 1659102 SSSR, MKI V03V 13/00. Sposob operativnogo opredeleniya proizvoditel'nosti spiral'nogo

klassifikatora po peskam / V.I. Dmitriev (SSSR) - №4645509/03; zayavl. 19.12.88; opubl. 30.06.91, Byul. №

24;

[5] A.s. 619209 SSSR, MKI V03V 13/00. Sposob avtomaticheskogo kontrolya proizvoditel'nosti spiral'nykh

klassifikatorov po peskam / A.N. Maryuta, E.V. Kochura, V.I. Dmitriev (SSSR) - №2344570/22-03; zayavl.

17.03.76; opubl. 15.08.78, Byul. № 30;

[6] Dmitriev V.I. Issledovaniya dinamicheskikh kharakteristik spirali klassifikatora dlya zadach

avtomaticheskogo kontrolya / V.I. Dmitriev // Zb. nauk. prac' Nacional'nogo girnychogo universytetu.-

Dnipropetrovs'k: Derzhavnyj vyshhyj navchal'nyj zaklad «Nacional'nyj girnychyj universytet», 2007.- №28.-

S.14-24;

[7] Bronshtein I.N. Spravochnik po matematike dlya inzhenerov i uchashchikhsya vuzov / I.N. Bronshtein, K.A.

Semendyaev.- M.: Gos. izd. fiziko-matematicheskoi literatury, 1959.- 608 s;

[8] Korn G. Spravochnik po matematike dlya nauchnykh rabotnikov i inzhenerov (opredeleniya, teoremy,

formuly) / G. Korn, T. Korn.- M.: Nauka, 1973.- 832 s.







18

УДК 621.311.25:621.039:661.654

ДОСЛІДЖЕННЯ РЕГУЛЯТОРА КОНЦЕНТРАЦІЇ

РІДКОГО ПОГЛИНАЧА ЕНЕРГОБЛОКУ АЕС Research of regulator of liquid absorber concentration of NPP

Беглов К.В.1, Волошкіна О.О.

1, Плахотнюк О.А.

1 (Beglov K.V., Voloshkina O.A., Plakhotnuk A.A.)

1Одеський національний політехнічний університет




DOI: 10.15673/

Аннотация

Дослідження регулятора концентрації рідкого поглинача енергоблоку АЕС. У теперішній час актуальним

завданням є управління енергоблоком АЕС в маневреному режимі. При маневруванні потужність

енергоблоку можна змінювати за допомогою зміни концентрації ізотопу бору 10В в теплоносії першого

контуру. Ізотоп бору 10В є поглиначем нейтронів. Найбільш зручним способом зміни концентрації бору є

зміна концентрації борної кислоти. В даному випадку борна кислота виконує роль рідкого поглинача

нейтронів, що дозволяє безперервно управляти процесом поділу ядерного палива. Особливістю першого

контуру з погляду управління концентрацією рідким поглиначем є різні статичні й динамічні

характеристики при введенні і виведенні борної кислоти, тобто при нанесенні керуючого впливу з різними

знаками. Таким чином, виникає задача синтезу регулятора концентрації борної кислоти для нелінійного

об'єкта. У роботі наводиться обґрунтування структури та параметрів регулятора потужності енергоблоку

при регулюванні за допомогою рідкого поглинача. У процесі розрахунків було визначено, що оптимальним

є регулятор з ПІ-законом управління, який налаштований на об’єкт з мінімальним коефіцієнтом передачі та

максимальною постійною часу.

Abstract

Research of regulator of liquid absorber concentration of NPP. Currently, an urgent task is to control nuclear

power units in maneuvering mode. When maneuvering power unit can be changed by changing the concentration of

boron isotope 10

B in the primary coolant. Boron isotope 10

B is a neutron absorber. The most convenient way of

changing the boron concentration is to change the concentration of boric acid. In this case, boric acid is a liquid

neutron absorber, which allows continuous control the fission process of nuclear fuel. A feature of the first circuit in

terms of controlling the concentration of liquid absorber is different static and dynamic characteristics in the input

and output of boric acid, that is, when applied to the control action with different signs. Thus, there is the problem

of synthesizing control the concentration of boric acid to the non-linear object. The articles provides a rationale for

the structure and parameters of the NPP control of the regulation with a liquid absorbent. During the calculations it

was determined that the optimum control is the PI-regulator, which is set to the object with the minimum

transmission ratio and maximum constant time.


Концентрація борної кислоти, аср, регулятор.






19

Вступ В теперішній час виникла задача плавного регулювання потужності енергоблоків АЕС. Одним з методів

регулювання є зміна концентрації борної кислоти (БК) в теплоносії першого контуру АЕС. Але як об’єкт

регулювання концентрація БК має різні статичні та динамічні властивості при нанесенні керуючого впливу з

різними знаками. [1]

Мета роботи Метою роботи є синтез та дослідження автоматизованої системи регулювання борної кислоти в теплоносії

першого контуру для об’єкта зі змінними статичними та динамічними властивостями.

Викладення основного матеріалу На АЕС з реакторами типу ВВЕР важливим завданням є контроль деяких параметрів теплоносія. Одним з

основних контрольованих параметрів є вміст БК ізотопу 10

В у технологічних розчинах енергоблоків.

Процес зміни концентрації борної кислоти в теплоносії першого контуру називається борним регулюванням

(БР). Борне регулювання, згідно ГОСТ 24693-81, застосовується для:

- компенсації повільних змін реактивності, пов'язаних з вигоранням ядерного палива, отруєнням 135

Хе і 149

Sm,

розігрівом-розхолоджування першого контуру із заданими швидкостями і змінами потужності реактора;

- забезпечення переходу з будь-якого стану нормальної експлуатації в підкритичний стан і підтримання цього

стану при робочій температурі теплоносія;

- створення і підтримки в першому контурі концентрації борної кислоти, необхідної для безпечного

проведення перевантаження реактора і ремонтних робіт;

- компенсації протікань теплоносія з першого контуру до значень, що не вимагають включення систем

аварійного введення бору.

При необхідності проведення БР в колектор ПН подається розчин з бака з концентрованою БК або з бака з

чистим конденсатом (знесоленої водою).

Оцінку своїх дій по БР оперативний персонал здійснює, як правило, по зміні рівня потужності, аксіального

офсету і значенням коефіцієнтів нерівномірності енерговиділення [2].

В роботі [3] розглянута залежність концентрації в АЗ при введені БК та при введені чистого конденсату в

теплоносій першого контуру. Криві розгону по вказаним каналам представленні на 1 рисунку.

G1= 60 50 40 30

16

1 2 3 4 5 20

12

8 6

10 т/год

4

0 50 100 150 200 250 t, хв

а

С1 (

t),

г/кг

16

12

8 5

4

3

2

1

4

0 10 20 30 40 50 t, год

б

20

30

40

50

С1(t

), г

/кг

G1 = 10 т/год

Рис. 1. Зміна концентрації борної кислоти в теплоносії у випадку підживлення концентрованою борною кислотою

(а) і чистим конденсатом (б)

Для рисунка 1 (а):

1. Зміна концентрації борної кислоти в теплоносії у випадку підживлення концентрованою борною кислотою

при номінальній витраті борної кислоти годтGbor 60 ;













20


при номінальній витраті борної кислоти годтGbor 10 .

Для рисунка 1 (б):

1. Зміна концентрації борної кислоти в теплоносії у випадку підживлення чистим конденсатом при

номінальній витраті чистого конденсату годтGbor 50 ;









Для моделювання дані залежності були ідентифіковані та описані наступними диференціальними рівняннями:

при введенні розчину борної кислоти:

borborbor GkC

d

dCT 11

при введенні чистого конденсату:

OHborbor GkC

d

dCT

222

де borC – концентрація борної кислоти, г/кг;

21, kk – коефіцієнти передачі, годт

кгг;

21,TT – постійні часу, c;

borG – зміна витрати розчину борної кислоти, т/год;

OHG2

– зміна витрати чистого конденсату, т/год;

В рамках дослідження було прийнято, що номінальна витрата борної кислоти годтGbor 40 ,

номінальна витрата чистого конденсату годтG OH 402 . [3]

Для таких витрат:

коефіцієнти передачі:

годткгг

k 401 , годт

кггk 162 ;

постійні часу:

cT 223181 , cT 477152 .

Для процесів введення і виведення бору з теплоносія коефіцієнти передачі відрізняються в 2,5 рази, а постійні

часу – в 2 рази.

Для автоматизації підтримання необхідної концентрації БК необхідно синтезувати регулятор. Але об’єкт

регулювання має різні статичні та динамічні характеристики при нанесенні керуючого впливу з різними знаками.

Таким чином виникає задача синтезу та дослідження системи регулювання концентрації борної кислоти в

теплоносії першого контуру для нелінійного об’єкту регулювання.

Досліджу вальна частина

Для реалізації поставленої задачі розробили схему регулювання зміни концентрації борної кислоти в

середовищі імітаційного моделювання Simulink пакета MATLAB (1–4 АЕ К761327 ВД, № 308918).Схема

моделювання АСР наведена на рисунку 2.





21

Рис. 2. Схема моделювання АСР концентрації борної кислоти

Для пошуку оптимальних налаштувань регулятора були розглянуті 3 варіанти динамічних властивостей

об’єкта управління і для кожного з них були обчислені налаштування регуляторів для 3 типів перехідних процесів.

Об’єкти мали наступні характеристики:

1) Об’єкт 1 : годт

кггkпер 401 , cT 223181 ;


кггkпер 282 , cT 325002 ;


кггkпер 163 , cT 477153 .

Були прийняті три типи перехідних процесів регулювання за такими показниками якості [4]:

- Аперіодичний процес ;

- Перехідний процес з 20% перерегулюванням ;

- Перехідний процес з мінімальним часом регулювання.

Для порівняння якості перехідних процесів між собою був прийнятий інтегральний критерій якості :

max

0

2)(

t

dtyzI

Спочатку досліджувалася АСР з ПІ регулятором.

Після розрахунків налаштувань ПІ регулятора ці значення були використані для моделювання АСР з

нелінійною моделлю. Таким чином були отримані 9 перехідних процесів регулювання.

На основі аналізу отриманих процесів був зроблений висновок, що оптимальним можна вважати

налаштування ПІ регулятора для процесу з найменшим часом регулювання. Графіки саме цих процесів наведені на

рисунку 3.





22

Рис. 3. Графік перехідного процесу регулювання з ПІ регулятором для об’єктів з різними динамічними

властивостями

З рисунку можна побачити, що мінімальне відхилення від сигналу завдання має перехідний процес для

об’єкта номер 3. Згідно з таблицею 1 ,також цей процес має мінімальне значення інтегрального критерію якості

8312.03 I . Тобто ПІ регулятор необхідно розраховувати для об’єкта з мінімальним коефіцієнтом передачі та

максимальною постійною часу.

Таблиця 1 Значення інтегрального критерію якості для ПІ та ПІД регуляторів

№ ПІ

регулятор

ПІД

регулятор

1. 1.904 1.559

2. 1.375 3.09

3. 0.8312 2.074

Далі було проведено дослідження АСР з ПІД регулятором.

Після розрахунків налаштувань ПІД регулятора ці значення також були використані для моделювання АСР з

нелінійною моделлю. Таким чином також були отримані 9 перехідних процесів регулювання.

На основі аналізу отриманих процесів був зроблений висновок, що оптимальним можна вважати

налаштування ПІД регулятора також на процес з найменшим часом регулювання. Графіки саме цих процесів

наведені на рисунку 4.





23

Рис. 4. Графік перехідного процесу регулювання з ПІД регулятором для об’єктів з різними динамічними

властивостями

З рисунку можна побачити, що мінімальне відхилення від сигналу завдання має перехідний процес для

об’єкта номер 1. Тобто, на відміну від налаштувань ПІ регулятора, найкращий процес регулювання спостерігається

для об’єкту з максимальним коефіцієнтом передачі та мінімальною постійною часу. Згідно з таблицею 1, також

цей процес має мінімальне значення інтегрального критерію якості 559.11 I .

Висновок

При регулювання концентрації борної кислоти в першому контурі енергоблоку АЕС об’єкт регулювання має

різні властивості при нанесенні керуючого впливу різних знаків. Тому при налаштуванні регулятора на нелінійний

об’єкт регулювання слід прийняти рішення про закон регулювання (ПІ або ПІД) та оптимальні налаштування

регУлятора.

Для об’єкту розробленого в роботах [2] та [3] були синтезовані ПІ та ПІД регулятори. Порівнюючи графіки

перехідних процесів з використанням ПІ регулятора, можна зробити висновок, що оптимальними можна вважати

налаштування для об’єкта з мінімальним коефіцієнтом передачі та максимальною постійною часу. Так як для

інших випадків спостерігається пере регулювання, що не бажано для експлуатації реактору.

Порівнюючи графіки перехідних процесів з використанням ПІД регулятора, можна зробити висновок, що

оптимальними можна вважати налаштування для об’єкта з максимальним коефіцієнтом передачі та мінімальною

постійною часу.

І на останок, якщо порівнювати ПІ та ПІД регулятор, то з точки зору інтегрального критерію якості

оптимальним є ПІ регулятор.

Проведені дослідження показують що оптимальним можна вважати використання ПІ регулятора, який

налаштований на об’єкт з мінімальним коефіцієнтом передачі та максимальною постійною часу.





24


[1] Pelykh S.N. Cladding rupture life control methods for a power-cycling WWER-1000 nuclear unit / S.N.

Pelykh, M.V. Maksimov // Nuclear Engineering and Design. — 2011. —Vol. 241, № 8. — P. 2956—2963;

[2] Maksimov, М. V. A model of a power unit with WWER-1000 as an object of power control [Text] / M. V.

Maksimov, K. V. Beglov, Т. А. Tsiselskaya // works of the Odessa Polytechnic University. — Odessa, 2012.

— Rel. 1(38). — P. 104-106.;

[3] Медведєв Р.Б., Сангінова О.В. Оптимальне керування процесом зміни концентрації борної кислоти в

теплоносії першого контуру АЕС з ВВЕР-1000 // Наукові вісті Національного технічного

університету України “Київський політехнічний інститут”. – 2002. – № 2 (22). – С. 22;

[4] Харабет О.М. Вивчення класичної теорії автоматичного управління за допомогою персонального

комп’ютера /О.М.Харабет. – О.:Бахва,2014. –188с.

References

[1] Pelykh S.N. Cladding rupture life control methods for a power-cycling WWER-1000 nuclear unit / S.N.

Pelykh, M.V. Maksimov // Nuclear Engineering and Design. — 2011. —Vol. 241, № 8. — P. 2956—2963;

[2] Maksimov, М. V. A model of a power unit with WWER-1000 as an object of power control [Text] / M. V.

Maksimov, K. V. Beglov, Т. А. Tsiselskaya // works of the Odessa Polytechnic University. — Odessa, 2012.

— Rel. 1(38). — P. 104-106.;

[3] Medvedev R.B., Sanginova O. Optimal process control of change of concentration of boric acid in the

coolant-moderator of the first to the contour of АЕS from WWER- 1000 // the Scientific news of the

National technical university of Ukraine the “Kyiv polytechnic institute”. – 2002. – № 2 (22). – С. 22;

[4] Kharabet O.M. A study of classic theory of automatic control is by means of the personal computer /of О.М.

Kharabet - О. of: Bakhva, 2014. -188.

УДК 681.51

СИНТЕЗ И ИССЛЕДОВАНИЕ ЦИФРОВЫХ СИСТЕМ

СУПЕРВИЗОРНОГО УПРАВЛЕНИЯ КОЛОННОЙ

РЕКТИФИКАЦИИ НЕФТИ Design and research of digital supervisory control systems of a crude oil distillation column

Стопакевич А.А.1, Стопакевич А. А.

2 (Stopakevych Andrii, Stopakevych Oleksii)

1Одесская национальная академия связи им. Попова, Одесса,

2Одесский национальный политехнический университет, Одесса

E-mail: [email protected]




DOI: 10.15673/

Аннотация

В статье разрабатываются и исследуются новые системы управления нефтяной ректификационной

колонной К-2 на основе нового применения супервизорного подхода. Показано, что такой подход снова

распространяется в мировой практике автоматизации технологических процессов, особенно в нефтегазовой

отрасли. В статье рассмотрены преимущества связки САУ на базе классических регуляторов ПИД-








25

семейства и САУ на базе линейно-квадратических и МРС регуляторов. Исследовались четыре типа

супервизорных систем. Анализ переходных процессов, полученных при моделировании замкнутых

супервизорных систем управления при возмущении по нагрузке показывает, что все рассмотренные

системы супервизорного управления повышают качество управления по сравнению с обычной

децентрализованной системой на базе регуляторов ПИД-семейства и обеспечивает сопоставимое качество

управления по сравнению со значительно более сложными многомерными модельно-прогнозирующими

регуляторами.

Abstract

The new control systems for crude oil distillation column are developed and investigated on the base of the new

usage of supervisory approach. It is shown that such approach again is spreading in world practice of technological

processes automation, especially in the petroleum industry. The advantages of linking the control system on the

PID-family controller base and the control system on the linear-quadratic and model predictive controller base are

researched. Four types of supervisory systems were researched. Analysis of transitional processes in closed control

systems in case of load disturbances shows that all researched supervisory control systems increasе control quality

in comparison with decentralized control systems on PID-family controller base and provide equal quality in

comparison with much more complex multivariable model predictive controllers.

Ключевые слова

Ректификационная колонна, нефть, система автоматического управления, супервизорная, линейно-

квадратический, модельно-прогнозирующий, ПИД, регулятор

Введение

Современные требования к повышению качества продукции нефтепереработки требуют повышения качества

управления нефтяными ректификационными колоннами. Особенностью таких колонн является нелинейность

статических характеристик, значительная инерционность процессов, дрейф параметров во времени, значительное

количество взаимосвязанных параметров. Нарушения материального баланса при отборе фракции или теплового

режима в колонне приводит к изменению состава фракций и, соответственно, к изменению диапазона их

температур кипения. А такие изменения ухудшают качестве готовой продукции. И, кроме того, для управления

колонной целесообразно использовать параметры, связанные напрямую с материальным балансом, которые

невозможно качественно регулировать независимо. В то же время, синтез систем автоматического управления

(САУ) сложными многомерными и многосвязными объектами с запаздыванием является научной проблемой, для

которой пока не найдено единого эффективного решения. В статье на основе разработке и анализа ряда систем

управления предложена лучшая как для ректификационных колонн, так и, возможно, для других сложных

многомерных и многосвязных объектов с запаздыванием.

Цель статьи

Hазработка и анализ современных систем супервизорного управления ректификационными колоннами путем

комбинации многомерных и классических регуляторов ПИД-семейства.

Анализ последних исследований и публикаций

В современной мировой практике создания систем управления сложными объектами снова распространяется

двухуровневый подход к их структуре [1]. На первом уровне реализуется система управления на базе

децентрализованных регуляторов ПИД-семейства (Distributed Control System, DCS), а на втором используются

многомерные регуляторы. Ряд ведущих фирм в составе коммерческого программного обеспечения внедряет

многомерные регуляторы, которые передают в качестве управляющих воздействий задания на

децентрализованные регуляторы ПИД-семейства, связанные с объектом управления [2]. Исторически такой подход

был обусловлен техническим разделением регуляторов – локальные автоматические регуляторы были отдельными

устройствами, которые работали достаточно надежно, быстро и были проще в эксплуатации. Реализация

многомерных регуляторов проводилась в компьютерной технике. Но было затруднение в ее малой

вычислительной способности. Так, во внедренной в 1995 году системе управления нефтяной ректификационной

колонной шаг дискретности равнялся 10 минутам [3], в то же время современная микропроцессорная техника и

оптимизированные под её возможности программные алгоритмы позволяют сократить минимальный шаг

дискретности до миллисекунд [4]. Современный подход к проблеме показывает, что комбинация ПИД-регуляторов

и многомерных регуляторов себя хорошо рекомендует, поскольку позволяет в ряде случае упростить процедуру

синтеза САУ технологическим процессом, повышает её надежность, компенсирует недостатки двух типов





26

регуляторов [5]. Таким образом, данный подход остается актуальным, особенно для компьютерно –

интегрированного управления сложными технологическими объектами, такими как многокомпонентная нефтяная

ректификационная колонна К-2 (РК) [6].

Моделирование РК. Рассмотрим РК, которая предназначена для разделения нефти со следующими

свойствами: молекулярная масса - 300,00; плотность – 48,75 API (724,5 кг/м3); состав компонентов в газовой фазе –

изобутан 19%, н-бутан 11%, изопентан 37%, н-пентан 46%.

РК моделируется как ОУ с четырмя управляющими воздействиями (u1 – расход флегмы, u2 – расход керосина

в стриппинг, u3 – расход дизеля в стриппинг, u4 – расход газойля в стриппинг) с номиналами 50% х.и.м. и четырмя

управляемыми переменными (y1 – уровень в конденсаторе с номиналом 50%, y2 – расход керосина после

стриппинга с номиналом 79.3 м3/ч, y3 – расход дизеля после стриппинга с номиналом 126.5 м

3/ч, y4 – расход

газойля после стриппинга с номиналом 14 м3/ч).

Разгонные характеристики РК, представленные на рис.1, могут быть адекватно представлены моделью

высокого порядка в форме пространства состояний с шагом дискретности =60 c.

],...,[,, 7711 xxxxCyuBxAx PKiPKiPKi .

Рис.1 – Разгонные характеристики РК К-2

Разгонные характеристики демонстрируют следующие особенности динамики ОУ: инерционность

переходных процессов, многосвязность изменения переменных, сложную динамику каналов управления, ряд

которых имеет не подходящие соотношения времени запаздывания и постоянной времени для распространенных

инженерных методик настройки ПИД-регуляторов.

Постановка задачи исследования. Задачей статьи является разработка и исследование связки САУ на базе

классических (ПИД-семейство) и линейно-квадратичных (LQR) регуляторов. Данная связка может быть

рассмотрена как альтернатива связки CАУ на базе классических и MPC (Model Predictive Control) регуляторов,

внедряемой рядом ведущих фирм [7]. Разработаны и исследованы пять систем управления РК. Три системы имеют





27

оригинальную структуру супервизорного управления, а именно: с передачей задания от ведущей САУ на базе

LQR регулятора к ведомой на базе САУ с использованием децентрализованных ПИ-регуляторов S1, с

параллельным включением САУ на базе LQR регулятора и САУ с использованием децентрализованных ПИ-

регуляторов S2, с параллельным включением ведущей САУ с использованием децентрализованных И-регуляторов

и ведомой САУ на базе LQR регулятора S3. Для сравнения их качества разработаны супервизорная САУ с ведущей

САУ на базе MPC регулятора и ведомой САУ с использованием децентрализованных ПИ-регуляторов S4 и

классическая САУ с использованием децентрализованных ПИ регуляторов S0.

Синтез САУ с децентрализованными ПИ-регуляторами S0. В качестве регуляторов в САУ S0, которая

может функционировать как самостоятельно, так и входит как ведомая в супервизорные системы S1 и S2, были

выбраны ПИ регуляторы, поскольку для рассматриваемого ОУ в силу значительной инерционности качество

переходных процессов в САУ на базе ПИ и ПИД регуляторов сопоставимо. Параметры цифровых ПИ регуляторов

САУ были получены с помощью частотного метода, реализованного в Matlab.

Структурная схема САУ с децентрализованным цифровыми регуляторами представлена на рис.2.

Рис.2 – Структурная схема САУ с децентрализованным цифровыми регуляторами S0

Модель обобщенного децентрализованного цифрового регулятора, состоящей из 4 ПИ регуляторов, имеет

следующий вид

где

.

0212817.0000

00328561.000

0095196.20

00024366.1

,

1000

0100

0010

0001

,

1064.0000

00657.000

000902.00

0005683.0

,

1000

0100

0010

0001

PIPI

PIPI

DC

BA

Супервизорная система S1. Структурная схема системы супервизорного управления S1 представлена на

рис.3.


iPIiPIi

iPIiPIi

yzDwCu

yzBwAw

),(1




28

Рис. 3 – Структурная схема системы супервизорного управления S1

Для САУ на базе LQR-регулятора объектом управления является САУ S0, матрицы которой имеют вид

0,, 111 PKPI

PIPK

PIPKPI

PIPKPKPIPKPKCCz

B

DBBz

ACB

CBCDBAAz

.

Матрицы обобщенного регулятора САУ на базе LQR-регулятора, состоящего из LQR-регулятора и

наблюдателя состояния, имеют вид

1 1 1 1 1 1 1 0Ar Az Bz K L Cz , Br L, Cr K, Dr ,

где матрицы K и L рассчитываются с помощью стандартных Matlab - программ

)',,',( ),,,,( 1111 LLkk RQCzAzdqlrLRQBzAzdlqrK .

Для достижения оптимального переходного процесса с минимальной статической ошибкой параметры LQR-

регулятора выбраны в виде 4

1 1 10k kQ Cz ' Cz , R I , матрицы наблюдателя полного порядка выбраны

единичными, т.е. IRIQ LL , .

Супервизорная система S2. Структурная схема системы супервизорного управления S2 представлена на рис.

4. Как и супервизорной системе S1 для САУ на базе LQR-регулятора объектом управления является система S0.

Однако управляющие воздействия LQR регулятора в этой системе суммируются c управляющими воздействиями

ПИ регуляторов.

Рис. 4 – Математическая модель системы супервизорного управления S2





29

Для LQR-регулятора объектом управления является САУ S0, матрицы которой имеют вид

0,0

, 222 PKPK

PIPKPI

PIPKPKPIPKPKCCz

BBz

ACB

CBCDBAAz

.

Матрицы ведущего LQR-регулятора представляется следующим образом

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0Ar Az Bz K L Cz , Br L , Cr K ,Dr .

Матрицы LQR-регулятора и наблюдателя рассчитываются с помощью стандартных Matlab - программ

2 2 2 2 2 2 2 2 2 2k k L LK dlqr( Az ,Bz ,Q ,R ), L dqlr( Az ,Cz ',Q ,R )' .

Для достижения оптимального переходного процесса параметры LQR-регулятора выбраны в виде

IRCzCzQkk

222

1

2,'10 , матрицы наблюдателя полного порядка выбраны единичными, т.е. IRIQ LL 22 , .

Статическая ошибка в системе управления устраняется интегральной составляющей ПИ регуляторов.

Супервизорная система S3. Структурная схема супервизорной системы S3 представлена на рис. 5. В этой

системе ведущими являются И-регуляторы, а LQR-регулятор является ведомым, т.е. рассчитывается только по

модели РК. Среди регуляторов для ведущей САУ были рассмотрены И, ПИ и ПИД регуляторы, однако с точки

зрения устойчивости и качества переходного процесса лучшие результаты показали именно И-регуляторы. Этот

способ включения может быть рассмотрен как альтернатива включению интегратора в структуру САУ на базе

LQR-регулятора в качестве модели возмущений [10].


Матрицы ведомого LQR-регулятора представляются следующим образом

0,,, 33333333 DrKCrLBrCLKBAAr PKPKPK .

где матрицы K и L рассчитываются с помощью реализованных в Matlab программ

)',,',(),,,,( 333333 LLPKPKkkPKPK RQCAdqlrLRQBAdlqrK .

Для достижения оптимального переходного процесса параметры LQR-регулятора были выбраны с

использованием генетического алгоритма [9]





30

31000

00756.100

005547.00

0001117.1

,

8817.11000

00274.000

00339.3170

000646

33 KK RQ .

Матрицы наблюдателя полного порядка выбраны единичными, т.е. IRIQ LL 33 ,

Настройки И-регуляторов были получены с помощью частотного метода, реализованного в Matlab

261 878 37 469 5 022 3 3071 2 3 42 2 2 2

1 1 1 1

1 1 1 1. t . t . t . t

I I I I

z z z zW , W , W , W

z z z z

.

Супервизорная система S4. Структурная схема системы супервизорного управления S4 представлена на рис.

6.


Для САУ на базе MPC-регулятора объектом управления является САУ S0, матрицы которой имеют вид

0,, 444 PKPI

PIPK

PIPKPI

PIPKPKPIPKPKCCz

B

DBBz

ACB

CBCDBAAz

.

Реализация MPC регулятора в Matlab является закрытой, но ряд исследований позволили её воспроизвести

[8]. Заданы следующие настройки регулятора: горизонт предсказания P=50, горизонт управления M=5,

коэффициент усиления фильтра оценки состояния KF=0.2, коэффициент усиления весовых коэффициентов

KW=0.8, ограничения по управлению и управляемым переменным приняты в 20% от номинальных значений.

Анализ разработанных систем управления. При анализе исследовалась реакция на скачок в 5% х.и.м,

поданный одновременно на все каналы возмущения f1, f2, f3, f4. Переходные процессы системы представлены на

рис. 7 и оценены в табл. 1.





31

Рис. 7 – Переходные процессы при действии возмущений по нагрузке

Табл. 1 – Результаты моделирования по возмущению

Выход Сис-

тема

tуст,

час

ymin(tmin) ymax(tmax) max

| |/Y

.100 %

Управ-

ление

min

| |

max

| |

Y1

50%

S0 0.56 49.22(0.12) 50.06(0.48) 1.56

u1

50%

х.и.м.

5.71 0

S1 0.87 49.16(0.12) 50.11(0.47) 1.68 0.94 5

S2 0.87 49.18(0.12) 50.06(0.43) 1.64 0.77 5

S3 0.26 49.58(0.05) 50.12(0.13) 0.84 2.94 5

S4 0.60 49.16(0.12) 50.12(0.47) 1.68 0.97 5

Y2

79.3

м3/ч

S0 3.51 79.26(2.37) 80.34(0.53) 1.31

u2

50%

х.и.м.

5.47 0.09

S1 4.06 79.21(2.42) 80.37(0.52) 1.35 0.44 5.11

S2 7.70 79.24(2.67) 80.16(0.50) 1.09 0.38 5.1

S3 1.85 79.26(1.45) 79.67(0.15) 0.47 0.77 5

S4 4.01 79.20(2.42) 80.38(0.52) 1.36 0.49 5.11





32

Y3

126,5

м3/ч

S0 8.36 121.87(1.05) 129.77(0.33) 3.66

u3

50%

х.и.м.

6.23 3.9

S1 18.16 121.76(1.08) 130.36(2.62) 3.75 10.43 13.01

S2 18.24 122.68(1.10) 129.91(2.83) 3.02 10.51 11.63

S3 9.66 125.68(0.72) 128.52(0.07) 1.60 4.75 5

S4 18.24 121.72(1.08) 130.52(2.60) 3.78 10.85 13.03

Y4

14

м3/ч

S0 8.36 9.37(1.05) 17.27(0.33) 33.07

u4

50%

х.и.м.

16.37 2.93

S1 18.98 12.16(2.13) 15.50(7.13) 13.14 2.27 27.96

S2 18.99 12.17(2.95) 15.48(7.03) 13.07 1.71 28.49

S3 16.18 13.17(1.75) 14.68(4.97) 5.93 1.87 9.1

S4 18.92 12.03(2.12) 15.61(6.97) 14.07 3.32 28.77

Как видно, все рассмотренные системы управления способны устранить влияние возмущений и,

следовательно, могут быть применены для управления нефтяной ректификационной колонной. Использование

супервизорных систем S1, S2, S3, S4 позволяет получить более качественные переходные процессы по сравнению с

системой S0. Переходные процессы в системах S1 и S4 схожи, что объясняется близостью структуры MPC и LQR-

регуляторов и общим критерием оптимальности в задаче синтеза систем на базе данных регуляторов. Самой

лучшей из рассмотренных систем является супервизорная система S3, переходные процессы в данной системе

являются лучшими среди всех рассмотренных систем, как по величине максимальных отклонений, так и по

времени установления.

Выводы

В мировой практике автоматизации технологических процессов вновь распространился супервизорный

подход к построению систем управления сложными технологическими объектами, в основном с использованием

связки САУ на базе многомерных регуляторов и CАУ на базе классических регуляторов ПИД-семейства. В данной

связке многомерный регулятор передает в качестве управляющих воздействий задания на контуры системы на базе

децентрализованных регуляторов ПИД-семейства.

В статье исследованы возможности супервизорных систем применительно к нефтяной РК. Особенностью

данного объекта управления является инерционность переходных процессов, сложная динамика каналов

управления, многосвязность переменных. Качество управления колонной сильно влияет на качество конечного

продукта. Как управляемые выбраны переменные, связанные непосредственно с материальным балансом.

Традиционно распространены для управления нефтяными ректификационными колоннами САУ на базе

децентрализованных ПИ-регуляторов. В последнее время ряд ведущих фирм стали применять супервизорные

системы с ведущей САУ на базе MPC регулятора и ведомой САУ на базе децентрализованных ПИ-регуляторов. В

противовес этой стратегии управления в статье рассмотрены три более простых системы супервизорного

управления:

– с передачей задания от ведущей САУ на базе LQR регулятора к ведомой САУ на базе децентрализованных

ПИ-регуляторов;

– с параллельным включением САУ на базе LQR регулятора и САУ на базе децентрализованных ПИ-

регуляторов;

– с параллельным включением ведущей САУ на базе децентрализованных И-регуляторов и ведомой САУ на

базе LQR регулятора.

Проведенный анализ результатов математического моделирования реакции на одновременный скачок в 5%

х.и.м. по всем управляющим воздействиям РК показал преимущество всех рассмотренных супервизорных систем

управления по сравнению с системой на базе децентрализованных ПИ-регуляторов, параметры которых были

получены с помощью частотного метода Matlab. Самой лучшей из рассмотренных систем в проведенном





33

эксперименте стала супервизорная система с параллельным включением при ведущей САУ на базе И-регуляторов

и ведомой САУ на базе LQR-регулятора.

Результаты исследования рекомендуется использовать при разработке систем управления ректификационными

колоннами в нефтеперерабатывающей промышленности, а также технологическими аппаратами других отраслей

промышленности, для которых необходимо повышение качество управления.

Литература

[1] Tatjewski, P. Supervisory Predictive Control and on-line set-point optimization [Text] / P.Tatjewski // Int. J. Appl.

Math. Comput. Sci.- 2010.- Vol. 20, No. 3 .-P. 483-495;

[2] Tatjewski,P. Advanced control of industrial processes [Text] /P.Tatjewski .- London: Springer-Verlag, 2007;

[3] Hovd, M. Modeling predictive control of a crude oil distillation column /M.Hovd, R. Micharlsen, T. Montin //

Modeling, identification and control.- 1999.- Вып. 20, №. 2.- С. 75-81;

[4] Wang, Y. Fast Model Predictive Control using online optimization // Y. Wang, S. Boyd. Proc. of the 17th

World

Congress. The International Federation of Automatic Control, 2008. - С.6974-6979;

[5] Skogestad, S. Control structure design for complete chemical plants / S. Skogestad // Computers and Chemical

Engineering. - 2004.-Вып. 28.–С. 219-234;

[6] Технология переработки нефти. В 2-х частях. Часть первая. Первичная переработка нефти/Под. ред. О.Ф.

Глаголевой и В.М. Капустина. - М.: Химия, КолосС, 2006;

[7] Веремей, Е. И. Пособие "Model Predictive Control Toolbox" [Электронный ресурс] / Е. И. Веремей, В. В.

Еремеев, М. В. Сотникова. – Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/modelpredict;

[8] Hartley, E. Designing output-feedback predictive controllers by reverse engineering existing LTI Controller /

E.Hartley, J. Maciejowski // IEEE Transactions on Automatic Control, 2013.-Вып.58.-С.2934-2939;

[9] Ghoreishi, S. Optimal Design of LQR Weighting Matrices based on Intelligent Optimization Methods /

S.Ghoreishi, M. A. Nekoui, S. O. Basiri // International Journal of Intelligent Information Processing.- 2011.-

Vol.2.,No. 1.-С.67-74;

[10] Стопакевич, А.А. Системный анализ и теория сложных систем управления. - Одесса: Астропринт, 2013.

References

[1] Tatjewski, P. Supervisory Predictive Control and on-line set-point optimization [Text] / P.Tatjewski // Int. J. Appl.

Math. Comput. Sci.- 2010.- Vol. 20, No. 3 .-P. 483-495;

[2] Tatjewski,P. Advanced control of industrial processes [Text] /P.Tatjewski .- London: Springer-Verlag, 2007.-348

p;

[3] Hovd,M. Modeling predictive control of a crude oil distillation column /M.Hovd, R. Micharlsen, T. Montin //

Modeling, identification and control.- 1999.- Vol. 20, No. 2.- P. 75-81;

[4] Wang,Y. Fast Model Predictive Control using online optimization // Y. Wang, S. Boyd. Proc. of the 17th World

Congress The International Federation of Automatic Control, 2008.-P.6974-6979;

[5] Skogestad, S. Control structure design for complete chemical plants / S. Skogestad // Computers and Chemical

Engineering .- 2004.-Vol 28.-P. 219-234;

[6] Tehnologija pererabotki nefti. V 2-h chastjah. Chast' pervaja. Pervichnaja pererabotka nefti/Pod. red. O.F.

Glagolevoj i V.M. Kapustina.- M.:Himija, KolosS, 2006;

[7] Veremej, E. I. Posobie "Model Predictive Control Toolbox" [Electronic resource] / E. I. Veremej, V. V. Eremeev,

M. V. Sotnikova. - Access URL: http://matlab.exponenta.ru/modelpredict;

[8] Hartley, E. Designing output-feedback predictive controllers by reverse engineering existing LTI Controller /

E.Hartley, J. Maciejowski // IEEE Transactions on Automatic Control, 2013.-Vol.58.-P.2934-2939;

[9] Ghoreishi, S. Optimal Design of LQR Weighting Matrices based on Intelligent Optimization Methods /

S.Ghoreishi, M. A. Nekoui, S. O. Basiri// International Journal of Intelligent Information Processing.- 2011.-

Vol.2.,No. 1.-P.67-74;

[10] Stopakevich, A.A. Sistemnyi analiz i teoria slozhnyh sistem upravlenia.- Odessa: Astroprint, 2013.




http://matlab.exponenta.ru/modelpredict

http://matlab.exponenta.ru/modelpredict



34

УДК 681.513.8

ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ СИСТЕМИ

УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМ КОМПЛЕКСОМ З

МЕТОЮ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ

ВИРОБНИЦТВА Software complex control system to improve manufacture efficiency Шумигай Д.А.

1, Ладанюк А.П.

2, Бойко Р.О.

2 (Shumygai D.A., Ladanyuk A.P., Boyko R.O.)

1,2

Національний університет харчових технологій, Київ 1E-mail: [email protected]




DOI: 10.15673/

Анотація

В статті розглядається технологічний комплекс цукрового заводу, який можна віднести до складних систем

нелінійного типу. Обгрунтовано необхідність вирішення задачі координації в складних технологічних

комплексах. Виділено необхідні підсистеми для подальшого розв’язку поставленої задачі. Описано

структуру системи управління, яка поєднує переваги координаційного та ситуаційного управління.

Результатом розв’язку задачі координації буде підвищення ефективності функціонування технологічного

комплексу (максимізація обраного критерію управління) у разі роботи системи в штатному режимі. При

виникненні нештатної ситуації передбачено можливість застосування методів та принципів ситуаційного

управління, що має збільшити швидкість прийняття рішення у разі виникнення подібних ситуацій та

оперативне повернення до штатного режиму. Обгрунтовано вибір критерію управління. Наведено вигляд

графічного інтерфейсу розробленого програмного забезпечення, яке може бути інтегроване до вже існуючих

АСУТП на виробництві.

Abstract

In the article the technological complex of sugar factory, that can be attributed to complex systems of nonlinear

type, is considered. The necessity of solving the problem of coordination in complex technological complexes is

substantiated. Required subsystems for future solution of the problem are segregated. The structure management

system that combines the benefits of coordination and situational management is described. The result of solution of

the problem of coordination is the efficiency increase of technological complex (maximizing management selected

criteria) in the case of the system in normal mode. In the event of emergency situations envisaged the possibility of

applying principles and methods of situational management, which should increase the speed of decision-making in

the event of such situations and quick return to the standard mode. The choice of criterion administration is

substantiated. The graphical interface of the developed software that can be integrated into the existing control

system in production is shown.


Технологічний комплекс, ефективність управління, задача координації, декомпозиція, ситуаційне

управління.

АВТОМАТИЧНІ ТА АВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИМИ

ПРОЦЕСАМИ






35

Вступ

В даній статті наводиться приклад підвищення ефективності виробництва за рахунок координації

матеріальних потоків між виділеними підсистемами складного технологічного комплексу. Даний підхід може бути

застосований до будь-яких складних об’єктів, які мають складні нелінійні зв’язки.

Основна частина

Для вирішення задачі координації необхідно провести аналіз досліджуваного об’єкта, виділити підсистеми,

виділити критерій оцінки ефективності, сформувати алгоритми координації та сформувати комплекс системи

управління на основі виділених підсистем.

В статті в якості об’єкта розглядається технологічний комплекс (ТК) цукрового заводу, який складається зі

значної кількості функціонально необхідних ступенів переробки сировини та напівпродуктів і відноситься до

складних систем, оскільки він має такі характерні ознаки: [1]: складність, спостережність, керованість, чутливість,

стійкість, координованість, адаптивність, ефективність, надійність, матеріаломісткість, живучість, металомісткість,

енергоємність, капіталомісткість, трудомісткість, які необхідно забезпечувати і підтримувати на належному рівні.

Виділені підсистеми ТК мають свої критерії управління, математичні моделі та обмеження. При декомпозиції

ТК на підсистеми виникає ієрархічна структура і як результат формується глобальна мета системи та частинні цілі

підсистем. Підсистеми ТК мають численні зв`язки між собою за матеріальними та енергетичними потоками, а

також за впливом на якісні показники напівпродуктів та готового продукту. При оцінці ефективності

функціонування ТК саме взаємні зв`язки між підсистемами мають найбільш суттєве значення. В той же час при

автоматизованому управлінні ТК фактично не враховуються взаємні зв`язки між підсистемами, що значно знижує

техніко-економічні показники функціонування автоматизованих ТК. Задача координації полягає у вирішенні

поставлених задач.

Необхідність координації викликана тим, що:

ТК складається з багатьох підсистем, кожна з яких включає технологічні агрегати та допоміжне

обладнення;

ТК працює протягом виробничого процесу неперервно;

технологічні агрегати є суттєво нестаціонарними;

існуючі системи стабілізації технологічного режиму не забезпечують ефективного управління ТК;

не існує методики зміни в реальному часі критеріїв оптимальності при управлінні ТК.

Розв’язанням задачі координації є визначення взаємодії підсистем, при яких управління, оптимальні за

критеріями ефективності кожної з підсистем, є також оптимальними за загальним критерієм для ТК в цілому [2].

Проте виробничі процеси протікають в умовах, що характеризуються певним діапазоном зміни параметрів

процесів, вихід за які означає появу нештатної (аварійної) ситуації, пов'язаної з порушенням виробничого

регламенту (всілякі порушення в ході технологічних процесів, вихід з ладу технологічного обладнання, збій по

електроживленню та ін) [3].

В ході виробництва цукру виникають труднощі при ідентифікації аварійних ситуацій, пов'язані зі складністю

об'єкта управління (ОУ) та умов його функціонування. При цьому рішення оператора повинні прийматися

оперативно, в реальному режимі часу, так як затримка в реалізації керуючих впливів призводить до відчутних

економічних втрат.

Рішення даної проблеми для цукрових виробництв може бути отримано на основі ситуаційного управління,

яке на відміну від класичної теорії дозволяє здійснювати побудову логіко-лінгвістичних моделей, які забезпечують

високу ступінь адекватності опису аварійних ситуацій, що виникають на ОУ.

Розроблене програмне забезпечення використовує в своїй основі запатентовану структуру системи

автоматизації процесів координації підсистем технологічного комплексу цукрового заводу з використанням

ситуаційного управління (рис. 1) [3]. Поставлена задача розв’язується за рахунок того, що система автоматизації

процесів координації підсистем ТК цукрового заводу з використанням ситуаційного управління містить в своєму

складі координатор, класифікатор, базу знань, розв’язувач, аналізатор. В режимі реального часу координатор

розв’язує задачу координації за принципом прогнозування взаємодій, координатор в явному вигляді визначає

момент часу та дії координації, що мінімізує ймовірність виникнення нештатних ситуацій, а якщо вже така

ситуація виникла, то шукає ідентичні ситуації в базі знань, а при відсутності подібних, переглядає вплив обраного

ним рішення на кілька кроків вперед на основі описів об’єкта управління і процесів, що протікають в ньому. При

вдалому прогнозі координатор приймає відповідне рішення з подальшим занесенням ситуації та виробленого

управління до бази знань.


ПРОЦЕСАМИ




36

Рис. 1. Структура системи автоматизації процесів координації підсистем технологічного комплексу цукрового

заводу з використанням ситуаційного управління.

ТК цукрового заводу розглядається як сукупність підсистем дифузійного відділення, відділення очистки та

випарного відділення, так як саме ці підсистеми мають нелінійні залежності. Наприклад зі збільшенням відкачки

дифузійного соку зменшується втрата цукру в жомі, що є покращенням ефективності функціонування ТК, проте

зростають витрати на випарній установці, що у свою чергу зменшує ефективність.

Моделі дифузійного та випарного відділень описуються в Simulink. Наприклад, математична модель

теплообмінної частини похилого дифузійного апарату у вигляді системи диференціальних рівнянь має наступний

вигляд:

jotkstr

ппп

ппп

ппп

ппп

cдсж

бжпб

дсcп

дсcп

дсcпc

GGGccdt

dc

Gdt

d

Gdt

d

Gdt

d

Gdt

d

GGG

Gdt

d

GGdt

d

GGdt

d

GGdt

d

90000.00.0030.003783.02742

,3.2820715.0

;5.2860489.0

;9.2880393.0

;91.2790887.0

;09.087.092.0

92.021.003.033.043.0193.1

;03.004.003.054.043.0181.1

;04.014.003.054.043.0169.1

;15.027.003.054.043.0157.1

122

4444

3333

2222

1111

4344

34233

23122

1211

(1)


ПРОЦЕСАМИ




37

де Tппппx 43214321 ,,,,,,, - вектор параметрів стану, що

складається з температур сокостружкової суміші та пари в парових камерах у відповідних зонах апарату;

Tпппп GGGGu 4321 ,,, - вектор управління, що складається з витрат пари у відповідні зони

апарату;

Tжбжбдсcc GGGGw ,,,,,, - вектор збурень, де жбдсc GGGG ,,,

- витрати відповідно стружки, дифузійного соку, барометричної та жомопресової води, жбc ,, -

температури стружки на вході в дифузійний апарат, барометричної води та жомопресової води відповідно;

Tvy 4321 ,,, - вектор спостережень, що складається з температур сокостружкової

суміші у відповідних зонах апарату.

Модель відділення очистки вважається квазістаціонарною, в моделі враховуються зміни матеріальних

потоків.

Для оцінки ефективності функціонування ТК цукрового заводу використовується ряд економічних та техніко-

економічних показників таких як собівартість цукру, прибуток, рентабельність, об’єм випускаємої продукції.

Автоматизація процесу координації безпосередньо пов’язана зі зміною матеріальних потоків, технологічних

режимів, зміною структури системи управління та об’єкта.

Загальна оцінка функціонування технологічного комплексу з системою управління виконується на основі

узагальненого економічного показника типу прибутку:

)()(

0 1 1

tdЗЦВП

Тзв Т

х

П

вкк

(2)

Тзв - звітний період часу; Вк, Цк - відповідно випуск та ціна k-го продукту; Зв - витрати на випуск продукції,

включаючи витрати на систему управління.

Більш детально структуру системи управління, яка була прийнята для досліджуваного об’єкта, відображено

на рис. 2. На нижньому рівні виділені підсистеми (які мають найбільш складні нелінійні зв’язки), необхідні для

управління кожної підсистеми ПЛК та ПК з SCADA та на верхньому рівні структуру розробленої системи

управління, яка в свою чергу складається з бази даних, куди записуються необхідні дані з кожної підсистеми та

прийнятті розробленою системою управлінські рішення, блоків координації та СППР. Блок координації з

допомогою відомих математичних моделей за принципом прогнозування знаходить оптимальне рішення для

збільшення ефективності функціонування ТК за допомогою пошуку таких значень змінних, при яких прибуток ТК

буде максимальним. Вирішення задачі координації має сприяти зменшенню ймовірності відхилень значень

технологічних змінних за межі допустимих діапазонів. Блок СППР складається з двох складових.

Блок «дифузійне відділення» приймає рішення, використовуючи методи нечіткої логіки: за допомогою «блоку

фазифікації» значення необхідних технологічних змінних перетворюються в нечіткі значення; при спрацюванні

відомих правил з «бази правил» приймається відповідні рішення, після чого відбувається агрегація по кожній

технологічній змінній; з допомогою «блоку дефазифікації» прийнятті рішення перетворюються у чітку форму і

виводяться у зрозумілому для оператора вигляді. Правила для блоку «дифузійне відділення» формуються у

форматі «якщо ..., то ...». Приклад правил для технологічної змінної «витрата дифузійного соку»:

а. ЯКЩО витрата дифузійного соку В НОРМІ

І втрати цукру ВИЩЕ НОРМИ

І якість стружки В НОРМІ ,

ТО витрату дифузійного соку НЕОБХІДНО ЗБІЛЬШИТИ.

б. ЯКЩО витрата дифузійного соку В НОРМІ


І якість стружки ЗАДОВІЛЬНА,


в. ЯКЩО витрата дифузійного соку В НОРМІ


І якість стружки НИЗЬКА,


г. ЯКЩО витрата дифузійного соку В НОРМІ

І втрати цукру НИЖЧЕ НОРМИ


ПРОЦЕСАМИ




38

І якість стружки В НОРМІ,

ТО витрату дифузійного соку НЕОБХІДНО ЗМЕНШИТИ.

д. ЯКЩО витрата дифузійного соку В НОРМІ

І втрати цукру НИЖЧЕ НОРМИ

І якість стружки ЗАДОВІЛЬНА,

ТО витрату дифузійного соку НЕОБХІДНО ЗМЕНШИТИ.

Блок «випарне відділення» за допомогою порівняння поточної ситуації з ситуаціями в «базі ситуацій»

виводить інформацію оператору у разі виникнення нештатної ситуації, присутній в базі.

У випадку автоматичного режиму роботи прийнятті рішення з «блоку координації» та «дифузійного

відділення» записуються до бази даних.

Рис.2. Структура системи управління

Програмне забезпечення розроблено в середовищі MATLAB (рис.3) та складається з двох систем: системи

розв’язку задачі координації, та системи підтримки прийняття рішень (СППР) для дифузійного та випарного

відділень.


ПРОЦЕСАМИ




39

Рис. 3. Головне вікно розробленого програмного забезпечення.

Програма зчитує усі необхідні поточні дані з файлу excel, куди вони записуються автоматично за допомогою

встановленої на заводі SCADA програми. Система може працювати в автоматичному та порадчому режимі.

У разі вибору «Автоматичний режим» прийняті системою рішення автоматично записуються до бази даних і

через SCADA передаються на ПЛК та на виконавчі механізми.

Програма відображає поточне та рекомендоване значення відкачки, а також економію у разі зміни поточного

значення на рекомендоване.

Програма відображає червоним кольором нештатні ситуації, які виникли, та поради (при натисканні на відповідну

ситуацію) щодо їх усунення для СППР випарного відділення та поради у нечіткій та чіткій (при натисканні

«Детальніше») для СППР дифузійного відділення.

Висновок

Програмне забезпечення запропонованої системи координації підсистем технологічного комплексу цукрового

заводу на основі ситуаційного управління може бути інтегроване до вже існуючих АСУТП та дозволяє: оперативно

ідентифікувати виробничі ситуації, отримати оцінку поточного стану та ефективності ТК, оператору приймати

рішення на основі рекомендацій, запропонованих системою, підвищити ефективність функціонування ТК за

рахунок розв’язання задачі координації.


[1] Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем / М. Месарович, Л. Мако, И. Такахара. - М.:

Мир, 1973.- 344 с;

[2] Системний аналіз складних систем управління: Навч. посіб. / А.П. Ладанюк, Я.В. Смітюх, Л.О. Власенко

та ін. – К: НУХТ., 2013. – 274 с;

[3] Ladanyuk, А. Situational Coordination of Continuous Technological Complexes Subsystems / A. Ladanyuk , D.

Shumygai, R. Boiko // Journal of Automation and Information Sciences - USA.: Beggelhouse, vol. 45, 2013. – 68-

74 p.

References

[1] Mesarovich M. Teorija ierarhicheskih mnogourovnevyh sistem / M. Mesarovich, L. Mako, I. Takahara. - M.: Mir,

1973.- 344 s;

[2] Sistemnij analіz skladnih sistem upravlіnnja: Navch. posіb. / A.P. Ladanjuk, Ja.V. Smіtjuh, L.O. Vlasenko ta іn. –

K: NUHT., 2013. – 274 s;

[3] Ladanyuk, А. Situational Coordination of Continuous Technological Complexes Subsystems / A. Ladanyuk , D.

Shumygai, R. Boiko // Journal of Automation and Information Sciences - USA.: Beggelhouse, vol. 45, 2013. – 68-

74 p.


ПРОЦЕСАМИ





40

УДК 664.1: 681.5

АНАЛИЗ СИСТЕМ ТРУБОПРОВОДНОГО ТРАНСПОРТА

САХАРНЫХ ЗАВОДОВ С ЭЛЕМЕНТАМИ

АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ Analysis of systems of transport valves of sugar-houses with elements of automatic control

Володин С.А.1, Мирончук В.Г.,

2 Кривопляс-Володина Л.А.

2 (Volodyn S.A., Myronchuk V.G., Kryvoplyas-

Volodyna L.A.) 1ООО «КАМОЦЦИ»,

2Национальный университет пищевых технологий, Киев

2ORCID: 0000-0003-1516-6153




DOI: 10.15673/

Аннотация

Повышенные требования к качеству сахара и снижения его себестоимости, без больших капитальных

вложений, могут быть обеспечены внедрением систем автоматизации технологических станций сахарного

производства и созданием единой системы управления потоками сахарного производства и его

энергозатратами.На современном производстве сахара из свеклы, при классической технологии его

получения, должны присутствовать такие этапы переработки свеклы: подача, мойка, очистка, диффузия,

дефекосатурация, выпарка, кристаллизация, сушка и упаковка. Получение максимального выхода сахара

зависит от наличия соответствующего оборудования и трубопроводов, которые соединяют это

оборудование. Большинство сахарных заводов работают по непрерывному циклу получения сахара, то есть

подача свеклы, переработка, получение сока, очистка, выпаривание и кристаллизация осуществляются без

остановок в технологическом процессе работы завода. Оборудование, которое используется при получении

сахара, имеет свои технические параметры, соответствующие определенной производительности. Кроме

технологического оборудования с соответствующей производительностью, необходимо иметь и

соответствующие трубопроводные соединения между этим оборудованием, которые позволят пропускать

перерабатываемую продукцию[4]. Решение этой проблемы тесно связано с обоснованным выбором

компоновки трубопроводной и запорно-регулирующей системы, например: паровыми, водяными,

конденсатными, соковыми, сиропными и паточными, а также трубопроводами для подачи извести и

известкового молока. Постоянная эксплуатация трубопроводов приводит к образованию на внутренних

стенках всевозможных отложений и накипи. Кроме того, сечения трубопроводов не всегда правильно

подобраны под необходимую производительность завода. Поиск решения в механическом изменении

сечений труб не дает возможности точно и оперативно влиять на технологический процесс. Поэтому в

статье проведен анализ выбора и использования средств автоматизации, а также современных систем

управления технологическими процессами, с примененим трубопроводной арматуры на базе

электропневматических позиционеров «Камоцци» с реализацией обратной связи с помощью бесконтактных

пропорциональных датчиков положения с токовым выходом. Рассмотренные решения позволяют не

только четко необходимые режимы работы, но и изменять принятые решения при резких отклонениях в

работе системы управления[1-4]. Получены результаты по определению оптимальных значений сечений


ПРОЦЕСАМИ





41

трубопроводов на разных технологических уастках сахарных заводов, необходимых для поддержания

технологических режимных параметров продукции (сок, сироп, известковое молоко и т.д.), расхода пара и

воды. Приведенные результаты исследования дают возможность использовать в системе управления

запорной арматурой электропневмопозиционеры.

Absctract

For upgrading productions of sugar and decline of his prime price, without large capital investments, it is necessary

to provide introduction of the systems of automation of the technological stations of saccharine production. And also

creation of single control system by the streams of saccharine production and his energy consumptions. On the

modern production of sugar from a beet, at classic technology of his production, such stages of processing of beet

must be present as: serve, wash, clearing, diffusion, defecosaturation, boil-off, crystallization, drainage and

packing. The receipt of maximal rendement depends on the presence of corresponding equipment and pipelines that

connect this equipment. Most sugar-houses work on the continuous cycle of receipt of sugar, id est the serve of beet,

processing, receipt of juice, cleaning, evaporation and crystallization, come true without stopping at the

technological process of work of plant. An equipment that is used for the receipt of sugar has the technical

parameters corresponding to the certain productivity. Except a technological equipment with the corresponding

productivity, it is necessary to have corresponding pipeline connections between this equipment, that will allow to

skip the processed products. The decision of this problem is closely related to the reasonable decision for

arrangement of the pipeline and systems of transport valves , for example for: steam, aquatic, runback, exit-juice,

syrup and molasses, and also by pipes for a lime and limewater. Permanent exploitation of pipelines results in

education on the midwalls of various sedimentations and scum. In addition, the sections of pipelines not always are

correctly neat under the necessary productivity of plant. The search of decision in the mechanical change of sections

of pipes does not give an opportunity exactly and operatively to influence on a technological process. The analysis of

choice and use of facilities of automation is conducted in the article, and also modern control system by

technological processes, with примененим of pipeline armature on the base of electro-pneumatic позиционеров of

"Камоцци" with realization of feed-back by means of contactless proportional pick-ups of position with a current

exit. The considered decisions allow not only clearly to support necessary office hours but also to change made

decision at sharp rejections in-process control system. Results are got on determination of optimal values of sections

of pipelines on the different technological areas of sugar-houses, necessary for maintenance of technological regime

parameters of products (juice, syrup, limewater etc.), expense of steam and water. Research results give an

opportunity to use , positioning of actuators for control.


Трубопроводная арматура, позиционный привод, погрешность, обратная связь.

Введение

Диффузия, дефекосатурация, выпарка и кристаллизация являются необходимыми этапами в технологическом

процессе получения сахара, но для экономии и оптимизации тепловых энергетических затрат наиболее важным

является выпарное отделение. Для того чтобы необходимое количество пара и жидкостей с соответствующими

технологическим требованиям температурой и давлением поступало к потребителям, необходимо осуществлять

регулирование сечений прохождения жидкостей и пара за счет применения различного вида запорных и

регулирующих устройств [5].

Используемые на сахарных заводах трубопроводы и запорные устройства имеют стандартные диаметры и

соответствующие сечения труб. В случае несоответствия сечения воздушного и парового трубопроводов

расчетным параметрам увеличиваются шумы, то есть нарушается режим работы. Для выбора запорных и

регулирующих устройств могут быть использованы материалы каталога компании ООО «Камоцци»[1], которая

профессионально занимается созданием комплексных решений по обеспечению работы технологических

процессов в разных отраслях, в т.ч. и для пищевой. В каталоге приведены серийно выпускаемые и наиболее часто

применяемые конструкции трубопроводной арматуры. Но при введении подобранного устройства в

технологический процес, необходимо предварительно проверить обеспечение его расходных характеристик на

заданном технологическом участке.


ПРОЦЕСАМИ




42

Анализ существующих решений

Отсутствие алгоритма правильного подбора трубопроводов по основным рациональным критериям на

сахарных заводах, - является важным недостатком общей компоновки технологического процесса, который может

нарушить общую технологическую продуктивность. Так, например, вместо двух трубопроводов диаметром 100мм

ставится общий трубопровод диаметром 200мм, но может быть и наоборот, когда вместо одного трубопровода

диаметром 200мм ставятся два диаметром 100мм. Полученная компоновка трубопровода приводит к резкому

возрастанию шумов на заводе и нарушению распределения пара по заводу, уменьшению вакуума в вакуум-

аппаратах и т.д.

Реальный технологический процесс сопровождается постоянным изменением расходов сырья, растворов,

необходимости текущего изменения пропускной способности трубопроводов для обеспечения оптимальных

условий протекания химических тепловых преобразований. Таким образом, возникает необходимость

автоматического регулирования сечений трубопроводов путем использования заслонок, клапанов, кранов,

имеющих в качестве привода пневматические и электропневматические системы слежения.

Выбор диаметров трубопроводов (с учетом их сечения) влияет на скорость и режимы движения

технологической среды. Техническая производительность трубопроводов зависит от производительности завода

[3-4]:

ak

uDTА

4

100 2 , (т/сут) (1)

где T - продолжительность суток, (с); u - скорость движения продуктов в трубопроводе, м/с; - плотность

перемещаемого продукта, т/м3; a - количество перемещаемого продукта, % к массе свеклы; k - коэффициент

неравномерности поступления среды; (например, для трубопроводов подвода пара к выпарной станции k =1,5..1,6 ;

остальных корпусов выпарной установки k =1,25; для сока, сиропа, известкового молока, воды k=1,0 ..1,5. [4]

Искомая величина D (диаметр трубопровода) определяется по заданной необходимой мощности завода:

uT

akAD

100

4, (м) (2)

Учитывая анализ работы трубопроводов на сахарных предприятиях Украины , проведен расчет по

определению необходимых сечений труб для подачи сока и пара на отдельных участках. Например для выпарного

отделения диаметры труб составили для движения сока – 0,159 м, для сиропа – 0,100 м.

Таким образом, учитывая условия технологического процеса можно подобрать оптимальные сечения

трубопроводов.

Постановка задачи

Влияние отсечных клапанов, кранов, заслонок на условия работы трубопроводного транспорта в целом, с

учетом подобранных выше конструктивных параметров, неразделимо с решением вопросов, связанных с

управлением запорной арматурой (выбор силовой (пневматической) части привода, системы управления и т. д.

Эксплуатационные свойства исполнительных устройств (регулирующих клапанов) в значительной мере

определяют основные характеристики: гидравлические, силовые и конструктивные для привода в целом. Учитывая

характеристики исполнительных устройств, такие как: пропускная способность vK (определяется объемным

расходом среды в (м3/ч)), плотность замыкания (постепенно изменяемая регулирующим органом при перепаде

давления на приводе в 0,1МПа – можно рассчитывать текущее значение пропускной способности при заданной

величине хода рабочего звена (штока пневмоцилиндра) в процентах.

По диапазону изменения пропускной способности запорно-регулирующей арматуры, можно описать

пропускную характеристику )(SfKv , определять зависимость пропускной способности от перемещения

затвора S , связанного с рабочим звеном привода (штоком пневмоцилиндра). При линейной пропускной

характеристике обеспечивается пропорциональная зависимость между пропускной способностью клапана и ходом

штока. При равно процентной пропускной характеристике обеспечивается приращение пропускной способности

клапана пропорционально текущему значению пропускной способности по ходу, т. е. чем больше ход, тем больше

увеличивается vK на единицу хода. Линейная и равно процентная пропускные характеристики - эти зависимости

действительны при постоянном перепаде давлений на клапане, т. е. в условиях, когда перепад давлений на клапане

не зависит от расхода среды, а в регулируемой системе все остальные гидравлические сопротивления по

сравнению с гидравлическим сопротивлением клапана пренебрежимо малы. В таких условиях расходная


ПРОЦЕСАМИ




43

характеристика клапана совпадает с его пропускной характеристикой[5-7]. Зависимость пропускной способности

трубопровода от хода рабочего звена(плунжера) в отсечном клапане, при постоянном перепаде давлений на

участке, определяет собой пропускную характеристику регулирующего клапана. Она зависит от профиля

плунжера. Наиболее часто применяются линейная и равнопроцентная пропускные характеристики. При линейной

пропускной характеристике обеспечивается пропорциональная зависимость между пропускной способностью

клапана и ходом плунжера.

Рис.1 - Пропускные характеристики )(lfq регулирующих клапанов: а) линейные; б) равнопроцентные

При равнопроцентной пропускной характеристике обеспечивается приращение пропускной способности

клапана пропорционально текущему значению пропускной способности по ходу клапана, т. е. чем больше ход

клапана, тем больше увеличивается vК на единицу хода. Для удобства анализа, оценки и расчетов пропускные и

расходные характеристики могут выражаться в относительных (безразмерных) величинах. При этом yvv KКq /

— относительный расход среды, изменяющийся от 0 до 1; ySSS / — относительный ход плунжера,

изменяющийся от 0 до 1. Условная пропускная способность yvK представляет собой номинальное значение

величины пропускной способности при условном ходе затвора, выраженное в (м3/ч). Таким образом, )(lfq —

пропускная характеристика клапана в относительных величинах, а )(SfKv — в абсолютных. Использование

пропускных характеристик в безразмерном виде удобно для общей оценки различных по размерам клапанов.

При малых значениях vK , пропускная способность может не соответствовать пропускной характеристике.

Отношение условного значения пропускной способности клапана к наименьшей в пределах пропускной

характеристики представляет собой диапазон изменения пропускной характеристики, который в серийных

двухседельных клапанах при линейной характеристике равен 7.5, а при равнопроцентной — 24.

На рис.1 изображены линейная и равнопроцентная пропускные характеристики. Эти зависимости

действительны при постоянном перепаде давлений на клапане, т. е. в условиях, когда перепад давлений на клапане

не зависит от расхода среды, а в регулируемой системе все остальные гидравлические сопротивления по

сравнению с гидравлическим сопротивлением клапана пренебрежимо малы. В таких условиях расходная

характеристика клапана совпадает с его пропускной характеристикой.

В реальных условиях эксплуатации трубопроводных систем, перепад давлений на регулирующем клапане не

остается постоянным, а изменяется в зависимости от гидравлических характеристик насосной установки,

составляющих элементов трубопроводной системы, расхода среды потребителями, свойств перемещаемой среды,

ее вязкости, гидравлического режима движения, способности вскипания в связи с понижением давления и

некоторых других факторов.

Расчетный участок трубопровода (системы) с давлением P0 в начале и Pn в конце участка можно представить -

как состоящий из линии, включающей трубопровод и технологические аппараты, в которой потери давления


ПРОЦЕСАМИ




44

составляют P. Таким образом, P = Pc - PT (где Pc — суммарные потери давления в трубопроводе с

установленным регулирующим клапаном, PT – то же , на технологических аппаратах) . Поскольку разность давлений равна сумме потерь давлений на участке, то согласно рис.2:

Pc = Р0 – Рn Z .

Где Z — гидростатический напор, создаваемый столбом жидкости высотой Z. Если принять гидравлическое

сопротивление расчетного участка трубопровода (линии) без регулирующего клапана постоянным, то с

увеличением расхода среды в регулируемой системе, т. е. с подъемом плунжера клапана и увеличением vK ,

снижаются его гидравлическое сопротивление и перепад давлений на клапане. В то же время в связи с

увеличением расхода увеличивается перепад давлений на линии. Поэтому , Pmin = Pc - PTmax .

Следовательно, с изменением расхода в системе изменяется отношение , P / Pc . С увеличением расхода в

системе перепад давлений на клапане составляет все меньшую долю всего перепада давлений в систем

Рис.2 – Расчетная схема участка трубопровода: P1 – абсолютное давление при минимальном рас ходе до

исполнительного устройства; Р2 – то же после исполнительного устройства; 1, 2,… k – коэффициенты

сопротовления трению на прямых участках трубопровода до исполнительного устройства; 1, 2,… k+q - то же

после исполнительного устройства; 1, 2,.. n – коэффициенты местных сопротивлений трубопровода до

исполнительного устройства; 1, 2,… n+m – то же после исполнительного устройства; Z – разность уровней

верхней и нижней отметок трубопровода; Т0, Т1, Т2 – абсолютные температуры газовой среды соответственно в

начале участка, до исполнительного устройства и после него.

В этих условиях расход среды через систему изменяется не в соответствии с пропускной характеристикой

клапана, а имеет отличный от нее характер, т.е. расходная характеристика клапана не совпадает с пропускной

характеристикой. По существу, расходная характеристика клапана определяет собой расходную характеристику

системы (с становленным на ней регулирующим клапаном), выражающую зависимость пропускной способности

системы от подъема рабочего органа (плунжера) клапана[8]. Характер и величина различий между пропускной и

расходной характеристиками определяются в зависимости от отношения , Ty vv KKn / .

Цель работы является поиск оптимальной системы управления шаровым краном на отдельном участке

трубопроводного транспорта подачи сока (на базе привода BOXSL-R-03 КАМОЦЦИ – электропневмопозиционер

ЭПП ) при соблюдении условия максимально точного совпадения требуемого и действительного значений

перемещения рабочего звена, вала поворотного привода (с учетом необходимого запаса по расходу продукта).

При значении меньшем, чем требуется, не будет обеспечен максимальный расход среды через систему, при

большем значении регулирующий клапан будет работать в более узком интервале значений S, что ухудшает его

эксплуатационные показатели: увеличивается погрешность регулирования, усиливается износ седла и плунжера в

связи с работой на узких щелях и т. д. Поскольку ограниченная номенклатура выпускаемых регулирующих

клапанов используется в разнообразных условиях эксплуатации, во многих случаях работа регулирующего

клапана протекает в пределах части полного хода плунжера, определяемого рабочими значениями maxvK и

minvK при соответствующих им рабочих значениях хода плунжера maxS и

minS определяемых по расходной

характеристике. Значения maxvK и

minvK определяют собой рабочий участок пропускной характеристики клапана,


ПРОЦЕСАМИ




45

minS — рабочий участок хода плунжера. Это можно выразить и в относительных величинах: рабочий участок

пропускной характеристики; minmax ll — рабочий участок

minmax qq хода плунжера.

ЭПП конструктивно представляет собой алюминиевый корпус в котором находится пневматические

распределители, контроллер управления и угловой датчик положения (рис.3).

Работает ЭПП следующим образом. На контроллер поступает сигнал управления 4-20мA. Этот сигнал

сравнивается с сигналом датчика положения. При отличии сигнала датчика от сигнала управления подаётся сигнал

на соответствующий соленоид пневмораспределителя, подавая сжатый воздух на соответствующий выход до тех

пор, пока сигналы не уравняются. Подключение внешних цепей питания и сигнала управления производится к

клемной колодке, расположенной внутри корпуса ЭПП[1].

Рис.3 – Принципиальная схема электропневматического позиционера с внешним подключением элемента

запорной арматуры (шарового крана DN 100 – 4”)

Алгоритм работы контроллера определяелся программой зашитой в память микропроцессора контроллера.

Винтовые терминалы ЭПП были использованы: XT1 – для подключения внутренних цепей, (датчик, катушки

пневмоклапанов); XT2 – для подключения внешних цепей, (питание, линии управления 4-20ма, линии обратной

связи). Группа переключателей SW1 выполняла функцию установки режимов работы и необходимых функций и

параметров, определяемых условиями работы трубопроводной магистрали. Также, при проведении эксперимента

была использована светодиодная индикация: L1(красный) и L2(жёлтый) предназначены для индикации состояния

дискретных выходов, ошибок работы в рабочем режиме и для вспомогательной индикации в остальных режимах

работы контроллера. Контроллер управлял сигналами на дискретных выходах, в соответствии с управляющим

сигналом и установленной программой.

Для подключения ЭПП, также была задействованна (по специальному алгоритму (1)) функция

автокалибровки. Данная функция позволяет программно нормировать функцию преобразования датчика и сигнал

обратной связи, выдаваемый контроллером. Особенно это важно в ситуации, когда рабочий диапазон датчика

больше диапазона перемещения вала привода или механизма запорной арматуры, которой он управляет.

При этом контроллер вычисляет и запоминает коэффициенты для нормирования функции преобразования

датчика и сигнала обратной связи, выдаваемого контроллером. Следящий привод переходит в рабочий режим, и

теперь позиционирование осуществляется во всем диапазоне поворота вала, при изменении сигнала управления от


ПРОЦЕСАМИ

Блок управления

Контроллер

Пневмо-

распределители

2

Серии А

ВХОД

ВЫХОД 2 ВЫХОД 1

Элемент запорной

арматуры:

-

Поворотный ци

линдр

ДРОСЕЛЬ

ГЛУШИТЕЛЬ

ПНЕВМО

РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬ




46

4мА до 20мА. Соответственно и сигнал обратной связи меняется от 4мА до 20мА во всём диапазоне

позиционирования.

а) б)

Рис.4 – Исследование изменения расходных характеристик ЭПП от изменения рабочего давления

пневмомагистрали: а) максимальный расход на выхлопе; б) потребление при неподвижном объекте (в режиме

позиционирования)

Принцип построения системы управления аналогичен рассмотренным линейным приводам [2], при этом

выбранная модификация BOXSL-R-03 позволяeт напрямую, без передаточных механизмов, осуществлять

управление запорными элементами (в том числе и шаровыми кранами). Полученные результаты расходных

характеристик (рис.4), позволяют правильно подобрать ЭПП по требуемому расходу основного

енергорессурса(сжатого воздуха) – учитывая особености работы управляемого им элемента.

Выводы

При тестировании работы ЭПП в системе с трубопроводной арматурой, погрешность позиционирования

привода(рабочего вала поворотного цилиндра ARP) составила не более 1О.

В конечном итоге, выбор регулирующего клапана из числа серийно выпускаемых по его гидравлическим

параметрам сводится к выбору вида пропускной характеристики (линейная или равнопроцентная) и его условного

диаметра прохода Dy в мм. Условный диаметр прохода Dy регулирующего клапана определяется по требуемой

величине уvК , которая находится из условия , где

maxvK — наибольшее рабочее (требуемое расчетное) значение

vК при полном повороте крана (открытое сечение). В реальных условиях эксплуатации трубопроводных систем

перепад давлений на регулирующем клапане не остается постоянным, а изменяется в зависимости от

гидравлических характеристик насосной установки, составляющих элементов трубопроводной системы, расхода

среды потребителями, свойств перемещаемой среды, ее вязкости, гидравлического режима движения, способности

вскипания в связи с понижением давления и некоторых других факторов. Пропускная характеристика должна быть

выбрана так, чтобы в эксплуатационных условиях создавалась требуемая расходная характеристика.


[1] Технічні інформаційні ресурси. [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – Київ :СAMOZZI. -

Режим доступу до каталогу.: http://catalog.camozzi.ua — Назва з екрану;

[2] Повышение уровня технологической эффективности трубопроводной арматуры позиционным

электропневмоприводом // Ж-л «Автоматизація технологічних та бізнес-процесів». – Одесса:ОНАХТ

т.№7(1)/2015.- С.68-74;

[3] А.И.Гошко Арматура трубопроводная целевого назначения/ Москва.- Машиностроение.- 2003.- 280с;

[4] Концепции повышения эффективности АСУ ТП при производстве сахара в Украине / С.А. Ляшенко, А.С.

Ляшенко, И.С. Беляева // Сучасні напрямки технології та механізації процесів переробних і харчових

виробництв. Вісник ХНТУСГ. – Харків: ХНТУСГ, 2008. – Вип. 74. - С. 54-63;

[5] Стратегия автоматизации производства сахара / Белоусов В.Ю., Литвинов А.Ф.. Потапов О.А., Горчинский

Ю.Н. // Сахар. -2002.-№1.- С. 28-33;

[6] Сапронов А.Р. Технология сахарного производства / Сапронов А.Р. -М.: Агропромиздат, 1986. - 436с;


ПРОЦЕСАМИ

Давление питания, бар Макси

мальный расход на выхлопе, Нл мин

Давление питания, бар

Потребление воздуха, Нл мин


http://catalog.camozzi.ua/



47

[7] Буряковий цукор технології виробництва / М.І. Бахмат, М.І. Ігнатьев, І.А. Вітвіцький. - Кам'янець -

Подільський: Абетка - НОВА. 2004.-372с;

[8] Системы автоматизации технологических процессов сахарного производства / О.Яковлев, С. Танцюра, А.

Войтюк, Ю. Рудаков, С. Латышев, В. Волков, М. Рак, Н. Круглый // Пищевая промышленность. 2000 - №1.

- С.44-53.

References

[1] Тehnichni informatsiyni resursi. [Elektronniy resurs] : [Veb-sayt]. – Elektronni dani. – Кiyiv :СAMOZZI. -

Rezhim dostupu do katalogu.: http://catalog.camozzi.ua — Nazva z ekranu;

[2] Povyshenie urovnja tehnologicheskoj jeffektivnosti truboprovodnoj armatury pozicionnym

jelektropnevmoprivodom // Zh-l «Avtomatizacіja tehnologіchnih ta bіznes-procesіv». – Odessa:ONAHT

t.№7(1)/2015.- S.68-74;

[3] A.I.Goshko Armatura truboprovodnaja celevogo naznachenija/ Moskva.- Mashinostroenie.- 2003.- 280s;

[4] Koncepcii povyshenija jeffektivnosti ASU TP pri proizvodstve sahara v Ukraine / S.A. Ljashenko, A.S.

Ljashenko, I.S. Beljaeva // Suchasnі naprjamki tehnologії ta mehanіzacії procesіv pererobnih і harchovih

virobnictv. Vіsnik HNTUSG. – Harkіv: HNTUSG, 2008. – Vip. 74. - S. 54-63;

[5] Strategija avtomatizacii proizvodstva sahara / Belousov V.Ju., Litvinov A.F.. Potapov O.A., Gorchinskij Ju.N. //

Sahar. -2002.-№1.- S. 28-33;

[6] Sapronov A.R. Tehnologija saharnogo proizvodstva / Sapronov A.R. -M.: Agropromizdat, 1986. - 436s.

[7] Burjakovij cukor tehnologії virobnictva / M.І. Bahmat, M.І. Іgnat'ev, І.A. Vіtvіc'kij. - Kam'janec' - Podіl's'kij:

Abetka - NOVA. 2004.-372s;

[8] Sistemy avtomatizacii tehnologicheskih processov saharnogo proizvodstva / O.Jakovlev, S. Tancjura, A. Vojtjuk,

Ju. Rudakov, S. Latyshev, V. Volkov, M. Rak, N. Kruglyj // Pishhevaja promyshlennost'. 2000 - №1. - S.44-53.

УДК 681.532.3:62-31

СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ

РАСХОДА СЫПУЧЕГО МАТЕРИАЛА The system automatically controlling the flow of bulk material

Павлов А.И.1

1Одесская национальная академия пищевых технологий, г. Одесса




DOI: 10.15673/

Аннотация Задача управления расходом сыпучих материалов является весьма актуальной при автоматизации

производственных процессов, связанных с необходимостью измельчения, смешивания, растворения, сушки,

обжига различных компонентов. Использование в системах автоматического регулирования разнообразных

питателей приводит к большим финансовым затратам как на стадии их создания, так и при эксплуатации.

Альтернативным решением задачи регулирования расхода сыпучих материалов является использование в

качестве регулирующего органа подбункерных задвижек. При этом не требуется измерять величину

расхода сыпучего материала. В качестве регулируемой координаты используется косвенный параметр –

величина открытия задвижки. Необходимая величина открытия задвижки для обеспечения заданного


ПРОЦЕСАМИ






48

расхода сыпучего материала определяется с использованием известной функциональной связи между ними.

Для реализации системы автоматического регулирования требуется наличие в исполнительном механизме

датчика положения шибера задвижки.

Abstract

The task of controlling the flow of bulk materials is very urgent during the automatisation of production processes,

associated with the necessity of grinding, mixing, dissolving, drying, firing of various components. The use of

various feeders in automatic control systems leads to great financial costs in the project stage and during operation.

The alternative solution for controlling the consumption of bulk materials, is the usage of silo bin gate as control

mechanism. Thus there is no need to measure the flow of bulk material. As a regulated coordinates was used

indirect parameter – the value of the bin gate opening. The required value of the bin gate opening for providing

current flow of bulk material is calculated using the known functional connection between them. To implement the

automatic control system it is necessary to provide availability in actuating mechanism bin gate position sensor.


Сыпучие материалы, регулирование расхода, подбункерная задвижка.

Постановка проблемы

Задача управления расходом сыпучего материала является весьма типичной для автоматизации

производственных процессов измельчения, смешивания, растворения, дозирования и др. Известно множество

разработок систем автоматического регулирования (САР) разнообразных сыпучих материалов. В их основе лежит

прямое измерение расхода сыпучего материала с использованием тех или иных физических явлений. К числу

современных средств измерения расхода различных твердых веществ и их смесей с гранулометрическим составом

от 1 нм до 0,1 м относятся, например, SolidFlow, MaxFlow, DensFlow, ClampFlow. Величина погрешности

измерения указанных расходомеров достигает 3…5 % при стоимости от 150000 до 300000 гривен за штуку. Это

вынуждает искать другой способ получения информации о величине расхода сыпучего материала, не требующий

использования расходомеров. Но возможно ли это? Да, в некоторых случаях можно построить САР расхода

сыпучего материала, используя косвенный параметр, находящийся в прямой корреляции с величиной расхода, тем

более, что часто не требуется высокая точность его измерения.

В качестве исполнительных устройств (ИУ) в системах управления расходом сыпучих материалов широко

применяются разнообразные питатели (барабанные, ленточные, вибрационные, лопастные, шнековые и др.). В

числе их недостатков следует также отметить: а) большие первоначальные денежные затраты на создание САР из-

за необходимости наличия в канале управления преобразователя частоты (ПЧ) напряжения электродвигателя; б)

они постоянно используют энергию электрического тока при своей работе, то есть для них свойственны

значительные денежные расходы и при эксплуатации; в) необходимость расходомера и ПЧ обусловливают

снижение надежности САР.

Альтернативой питателям являются подбункерные (подсилосные) задвижки, к числу достоинств которых

относятся: простота конструкции, высокая надежность и долговечность, небольшая стоимость создания САР (в

варианте отсутствия в ней расходомера), очень маленькие, буквально мизерные, эксплуатационные расходы.

Именно использование в составе ИУ в качестве регулирующего органа (РО) подбункерных (реечных либо

винтовых) задвижек и позволяет при построении САР расхода сыпучего материала использовать косвенный

параметр, коррелированный с текущей величиной расхода.

Основная часть. В качестве косвенного параметра, находящегося в прямой корреляции с текущей величиной

расхода сыпучего материала, можно использовать один из геометрических параметров задвижки – величину

линейного перемещения затвора регулирующего органа – шибера. Обозначим координату положения шибера

через «а» (м). Подбункерные задвижки имеют квадратную форму отверстия со стороной b, через которое и

движется самотеком сыпучий материал, если а > 0. Сторона квадрата, то есть ширина отверстия широко

используемых задвижек, 0,2 b 0,5, м; b = const. Параметр «а» однозначно определяет степень открытия

задвижки, причем 0 а b.

Экспериментально установлена зависимость величины расхода Q сыпучего материала от величины «а»

открытия задвижки при различных величинах b и различных видах сыпучих зернопродуктов [1]. Так, например, в

таблице приведены результаты измерений величины объемного расхода пшеницы с плотностью ρ = 750 кг/м3 и b =

0,3 м.

Наиболее близкой к экспериментальной расходной характеристике такого РО является зависимость:


ПРОЦЕСАМИ




49

Q = 45ba

)ab( 2

, т/ч (1)

Результаты вычисления величины расхода Q = f(a) по формуле (1) приведены в таблице:

Величина открытия шибера «a»,

М

Величина расхода по данным

экспериментов, т/ч

Величина расхода по формуле (1),

т/ч

0,04 14,976 14,290

0,05 21,528 21,690

0,06 31,320 30,375

0,07 39,672 40,223

0,08 51,192 51,155

0,09 62,928 63,085

0,10 73,080 75,937

Практически же необходимо решать обратную задачу: задана величина объемного расхода и требуется

открыть задвижку на соответствующую расходу величину «а».

После выполнения необходимых преобразований из формулы (1) для задвижки, например, с b = 0,3 получим:

a =

1,8

)86,4Q(QQ, м (2)

Аналогичным образом можно получить соответствующие выражения a = f(Q) и для других величин b.

В работе [1] представлены результаты экспериментов только для некоторых зернопродуктов и только для

двух величин b: 0,3 м и 0,48 м. И хотя геометрия отверстия, через которое движется сыпучий материал, не зависит

от величины b (оно всегда представляет прямоугольник площадью аb), априори делать вывод о том, что величина

расхода зависит только от площади отверстия и не зависит от абсолютной величины b, не будем. Кроме того,

следует учитывать, что может происходить смена сыпучего продукта, находящегося в бункере. Поэтому

использование расходомеров, например, типа SolidFlow (для продуктопроводов с диаметром до 0,15 м) или

MaxFlow (при расходе Q > 20 т/ч) необходимо, но только на период времени выполнения процедур калибровки и

экспериментального определения зависимости a = f(Q) для каждого вида сыпучего материала.

Для реализации предлагаемого способа построения САР расхода сыпучего материала необходима

информация о положении шибера РО. В прошлом в качестве электропривода задвижек широко применялись

специализированные исполнительные механизмы РИМЗ, оснащенные реостатными датчиками положения затвора

регулирующего органа. В настоящее время наиболее целесообразно задвижки укомплектовывать

электродвигательными исполнительными механизмами (актуаторами), например, серии МЭП (МЭП-2500

МЭП-6300 МЭП-10000 МЭП-25000 и др.). Они выпускаются как в обычном, так и во взрывозащищенном

исполнении.

На рис. 1 представлена имитационная модель САР расхода сыпучего материала, реализованная с

использованием пакетов программных модулей Simulink в среде MATLAB.

Рис. 1 – Структурная схема имитационной модели САР расхода сыпучего материала

На рис. 2 представлена подсистема, обеспечивающая вычисление величины «а» по заданным значениям

расхода Qз(t) и плотности ρ сыпучего материала в соответствии с формулой (2).


ПРОЦЕСАМИ




50

Рис. 2 – Структурная схема вычислителя необходимой величины открытия задвижки (b = 0,3 м)

Имитационная модель исполнительного устройства, оснащенного электродвигательным прямоходным

механизмом МЭП, представлена на рис. 3.

Рис. 3 – Имитационная модель электродвигательного исполнительного механизма постоянной скорости

На рис. 4 приведены графические результаты моделирования (заданная и фактическая величины открытия «а»

задвижки выражены в мм).

Рис. 4 – Результаты имитационного моделирования САР расхода сыпучего материала

Выводы

1. Подбункерные задвижки, по сравнению со всеми другими регулирующими средствами воздействия на

расход сыпучего материала, имеют самые низкие финансовые и энергетические затраты на реализацию

функции управления;

2. Между положением затвора регулирующего органа задвижки и величиной расхода сыпучего материала

имеется функциональная связь, знание которой позволяет управлять потоком сыпучего материала без

необходимости прямого измерения его расхода;

3. Система автоматического регулирования легко реализуется как в технической, так и в программируемой

ее части, что обусловливает низкую стоимость ее создания.


ПРОЦЕСАМИ




51


[1] Банит Е. А. Исследование процессов истечения сыпучих материалов из отверстий сосудов : дис. канд.

техн. наук / Банит Евгений Александрович. – Одесса, 1959. – 176 с;

[2] Птушкин А. Т. Автоматизация производственных процессов в отраслях хранения и переработки зерна

[Текст] / А. Т. Птушкин, О. А. Новицкий // М. : Агропромиздат, 1985. – 318 с;

[3] Новицкий О. А. Автоматизация производственных процессов на элеваторах и зерноперерабатывающих

предприятиях [Текст] / О. А. Новицкий, В. С. Сергунов // М. : Колос, 1981. – 319 с.

References [1] Banit Ye. A. Issledovaniye protsessov istecheniya sypuchih materialov iz otverstiy sosudov : dis. kand. tehn. nauk

/ Banit Yevgeniy Aleksandrovich. – Odessa, 1959. – 176 str;

[2] Ptushkin А. Т. Аvtomatizatsiya proizvodstvennyh protsessov v otraslyah khraneniya i pererabotki zerna [Теkst] /

А. Т. Ptushkin, O.A. Novitskiy // М.: Agropromizdat, 1985. – 318 str;

[3] Novitskiy O. A. Аvtomatizatsiya proizvodstvennyh protsessov nа elevatorah i zernopererabatyvayuschih

predpriyatiyah [Теkst] / O. A. Novitskiy, V. S. Sergunov // М. : Kоlоs, 1981. – 319 str.


ПРОЦЕСАМИ

НОВОСТИ АВТОМАТИЗАЦИИ

Connecting Industrie 4.0.

Earlier this year at the Hannover Fair event in Hannover, Germany, Harting, a supplier of cables, connectors and

switches for industrial automation applications, made it clear that Industrie 4.0 was going to play an increasingly

important role in the company’s new product development and overall direction. At the SPS/IPC/Drives annual event in

Nuremberg last month, further evidence of Harting’s movement in this direction were made clear as the company

spotlighted its MICA modular platform, Infrastructure Box, and wireless sensor embedded transponder base.

At the core of Harting’s Industrie 4.0 focus is MICA, a modular

platform of open hardware and software that can be adapted to

various industrial application areas. The platform consists of a

compact computer which conforms to EN 50155, making it suitable

for industrial and rail applications. Using Linux software, the MICA

platform enables the virtualization of applications on field devices,

allowing for applications to be run in development sandboxes that

contain the required libraries and drivers for the application. As a

result, package dependencies and incompatibilities can be assessed

and avoided before deployment.

http://www.automationworld.com



http://www.automationworld.com/



52

УДК 681.326:621.324:621.377

ВВЕДЕНИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКОЙ

СОСТАВЛЯЮЩЕЙ ДАТЧИКОВ В

СПЕЦИАЛИЗИРОВАННОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ

СИСТЕМЕ The introduction and application of the dynamic component of the sensor in a specialized computer system

Ухина А.В.1, Ситников Т.В.

1, Ситников В.С.

2 (Ukhin A.V. Sitnikov T.V., Sitnikov V.S.)

1,2

Одесский национальный политехнический университет, г. Одесса 2 (ORCID iD is 0000-0003-3229-5096)

2 E-mail: [email protected]




DOI: 10.15673/

Аннотация

Рассмотрено введение и применение динамической составляющей датчиков в специализированной

компьютерной системе, а так же ее расширение. Показано назначение и возможности таких датчиков.

Предложена модель их применения в охранных, пожарных и в аварийных системах.

Abstract

Introduction and application of a dynamic component of sensors in specialized computer system, and also its

expansion is considered. Appointment and possibilities of such sensors is shown. The model of their application in

security, fire and in emergency systems is offered.


специализированная компьютерная система, «умный дом», статические датчики, динамические датчики,

средства доставки, охранные системы, пожарные системы, аварийные системы.

В настоящее время внедрение специализированных компьютерных систем в различные сферы деятельности

человека идет интенсивным образом. Даже современный дом невозможно представить без различных устройств,

которые упрощают быт и делают проживание в нем комфортным, экономичным и безопасным. Наиболее

прогрессивной концепцией взаимодействия человека (пользователя), например, с жилым пространством является

специализированная компьютерная система «Умный дом». Эта специализированная система включает в себя

измерения, анализ состояния и управления несколькими или всеми бытовыми устройствами распределено или

централизованно, а также сбора информации о состоянии дома, с помощью системы датчиков [1-3].

В данной специализированной компьютерной системе обеспечивается ряд важных функций для жилого

помещения, которые необходимы для нормального проживания (пребывания). Примерами этих функций служат:

микроклимат, освещение, безопасность, своевременное реагирование на аварийные ситуации и т.д. Также

решается вопрос согласованной работы различных по своему назначению устройств. Например, кондиционер не

будет работать при включенном обогревателе, или во время проветривания комнаты. Это обеспечивает экономию

ресурсов и освобождает человека от необходимости следить за всеми механизмами самостоятельно. Отпадает

ТЕХНІЧНІ ЗАСОБИ ТЕХНОЛОГІЇ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ


http://orcid.org/0000-0003-3229-5096





53

необходимость в нескольких пультах управления. Им на замену приходит универсальный пульт управления [2-3].

Жилец будет ознакомлен с состоянием в доме или с возникновением аварийной ситуации, даже если физически

будет находиться далеко от него. Система сама оповестит его о непредвиденной ситуации.

Выше описанная система с успехом применяется и на современном производстве в полном объеме или

частично.

Следует отметить, что построение подобных систем основано на использовании статической сети датчиков

расположенных в разных местах дома и измеряющие или фиксирующие различные физические величины.

Однако, кроме констатации факта, например, срабатывания охранной системы или срабатывания датчиков

воспламенения или затопления необходимо доуточнить уровень ущерба и показать состояние объекта аварии. Для

таких целей предлагается ввести понятие динамических датчиков, которые могут появляться в местах

срабатывания статистических датчиков.

Например, при срабатывании датчика разбития стекла или при срабатывании охранной подсистемы и

проникновения в помещения целесообразно динамически поместить дополнительный датчик, например,

видеокамеру, для передачи изображения владельцу. Разместить стационарно видеокамеру в каждом помещении

дорого, да и не всегда необходимо. Та же ситуация возможно и при прорыве трубопровода и при возникновении

пожара.

Динамическое размещение дополнительных датчиков возможно за счет роботехнических платформ –

квадрокоптеров различного вида или роботизированных тележек, которые на своем борту имеют дополнительные

датчики [4-5]. Такой вариант размещение различных датчиков позволяет оперативно их перемещать по площади

дома и производить дополнительные измерения или снимать дополнительную информацию, а в перспективе и

отдавать команды исполнительным механизмам.

На сегодняшний день известны интеллектуальные датчики и “облако датчиков” [6-7]. Расширяя идею

динамической составляющей датчиков специализированной компьютерной системы на другие объекты, можно

привести варианты их применения.

Основное назначение динамической составляющей датчиков специализированной компьютерной системы −

получение дополнительной информации об интересующем объекте или явлении, измерения различных физических

данных за счет перемещения в пространстве.

Примером объекта, где необходимы динамические датчики может служить сооружение, которое занимает

большую территорию, которое необходимо тщательно охранять. Обычно для таких целей используется большой

штат охраны, который довольно дорого содержать.

Структура объекта предусматривает статические датчики, которые расположены по периметру и внутри

некоторых зон охраны для сигнализации о проникновении и сигнализации о пожаре. Статические датчики это

первичный контур сигнализации.

Вторичный контур сигнализации может представлять собой мультикоптер или набор динамических датчиков,

которые выстреливаются в случае принятия сигнала. В случае мультикоптера, он может вылететь в нужный

квадрат, передать изображение на командный пункт и в случае необходимости сбросить набор динамических

датчиков, определить направление распространения пожара или другой аварийной ситуации.

Динамический датчик в этом случае может представлять собой краткосрочный элемент питания, например,

датчик температуры или движения, систему определения координат и микропроцессорную систему обработки и

передачи информации по радиоканалу на сервер в зоне видимости, обычно не более 1-3 км. Спектр применения

датчиков подобного типа очень широк. Ограничение − лишь стоимость и невозможность сбора информации при

каких-либо условиях. Однако сегодняшние интегральные технологии позволяют упростить и удешевить эту

проблему.

Применение динамических датчиков при тушении лесных пожаров очень своевременна. Если динамические

датчики разбросать на некоторой территории, то можно собирать данные о температуре и влажности на

контролируемой территории [8]. С помощью мультикоптера или другого летательного аппарата можно принимать

информацию от набора датчиков, а при возникновении пожара еще и направление, и скорость, области активности

пожара или наводнения. Дополнительные датчики могут измерять и степень загрязненности воды и воздуха,

зараженности территории, радиационной обстановки и т.д.

Для охраны военных объектов могут использоваться датчики движения или комплекс датчиков, которые с

большой скоростью смогут дать информацию о характере проникновения, примерной численности и характере

противника. Анализируя спектр сигнала можно достаточно точно сказать о характере проникающей техники по

датчикам движения и датчикам звука.

Динамические датчики найдут свое место и при ликвидации аварий и техногенных катастроф для оценки

ситуации и измерения, физических полей при нежелательном присутствии человека.





54

Ключевым недостатком такой системы является стоимость динамических датчиков. Обычно это одноразовые

элементы, которые имеют ограниченный срок службы и их цена зависит от количества в изготавливаемой партии.

Однако существуют области, в которых стоимость датчиков может быть оправдана.

Таким образом, предлагается новое видение конфигурации специализированной компьютерной системы при

наличии динамической составляющей ее датчиком, которые могут перемещаться по контролируемому

пространству для получения дополнительной информации, которая позволяет в реальном масштабе времени более

адекватно и оперативно принять решение по ликвидации последствий непредвиденных обстоятельств. При этом

доставка таких датчиков может быть осуществлена различным способом. Такая классификация датчиков позволяет

на этапе проектировании строить заведомо оптимизированные и информативные системы, работающие в реальном

масштабе времени, т.к. они вписываются в стандартные конфигурации специализированных компьютерных

систем.


[1] R.C. Elsenpeter and T.O. Velte Build your own smart home. McGraw-Hill Companies, 2003;

[2] W. Harke Smart home.C.F. Muller Verlag, Heidelberg, 2004;

[3] S. Figaro, F. Leperou, M. Andreoni, B. Cauvy. Microsensors. Available:

http://bde.polytechnice.fr/jahia/webdav/site/bde/shared/Utile/Cours/ELEC/ELEC4/projet_electronique_microsens

ors_2008.pdf;

[4] IEEE Approves New IEEE 802.1aq Shortest Path Bridging Standard. Available:

http://www.techpowerup.com/165594/ieee-approves-new-ieee-802-1aq-shortest-path-bridging-standard.html;

[5] For the future hydrogen economy, a tiny, self-powered sensor. Available: http://news.ufl.edu/archive/2006/05/for-

the-future-hydrogen-economy-a-tiny-self-powered-sensor.html;

[6] Дж. Фрайден. Современные датчики. Справочник. Техносфера, 2005;

[7] К. Хадлстон. Проектирование интеллектуальных датчиков с помощью Microchip dsPIC. МК-Пресс, 2008;

[8] Overview of sensors and needs for environmental monitoring. Available:

http://www.mdpi.net/sensors/papers/s5010004.pdf.

References

[1] R.C. Elsenpeter and T.O. Velte Build your own smart home. McGraw-Hill Companies, 2003;

[2] W. Harke Smart home.C.F. Muller Verlag, Heidelberg, 2004;

[3] S. Figaro, F. Leperou, M. Andreoni, B. Cauvy. Microsensors. Available:

http://bde.polytechnice.fr/jahia/webdav/site/bde/shared/Utile/Cours/ELEC/ELEC4/projet_electronique_microsens

ors_2008.pdf;

[4] IEEE Approves New IEEE 802.1aq Shortest Path Bridging Standard. Available:

http://www.techpowerup.com/165594/ieee-approves-new-ieee-802-1aq-shortest-path-bridging-standard.html;

[5] For the future hydrogen economy, a tiny, self-powered sensor. Available: http://news.ufl.edu/archive/2006/05/for-

the-future-hydrogen-economy-a-tiny-self-powered-sensor.html;

[6] D. Friden. Handbook of modern sensors. Technosphera, 2005;

[7] К. Hadkston. Designing intelligent sensors using Microchip dsPIC. МК-Press, 2008;

[8] Overview of sensors and needs for environmental monitoring. Available:

http://www.mdpi.net/sensors/papers/s5010004.pdf.




http://bde.polytechnice.fr/jahia/webdav/site/bde/shared/Utile/Cours/ELEC/ELEC4/projet_electronique_microsensors_2008.pdf


http://www.techpowerup.com/165594/ieee-approves-new-ieee-802-1aq-shortest-path-bridging-standard.html


http://news.ufl.edu/archive/2006/05/for-the-future-hydrogen-economy-a-tiny-self-powered-sensor.html










55

УДК 519.24:681.515

МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ ТЕСТУВАННЯ

ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЯК РОЗГАЛУЖЕНО-

ЦИКЛІЧНОГО ТЕХНОЛОГІЧНОГО ПРОЦЕСУ Simulation of software testing as branched-cyclic technological process

Дубовой В.М.1, Пилипенко І.В.

1 (Dubovoy V.M., Pylypenko I.V.)

1Вінницький національний технічний університет, м. Вінниця,





DOI: 10.15673/

Анотація

В статті розглянуто процес тестування програмного забезпечення як розгалужено-циклічний технологічний

процес. Принципова характеристика процесу тестування програмного забезпечення полягає у циклічності

процесу, а саме в тому, що в програмі за період виконання кожного циклу тестування виявляються і

виправляються помилки, які не були знайдені раніше. Авторами запропоновано побудувати модель процесу

тестування, щоб спрогнозувати затрати на процес тестування, враховуючи його циклічну повторюваність.

Побудовано найпростішу схему процесу тестування ПЗ у вигляді графа. Застосовано алгоритм перетворення

циклічного графа процесу тестування на ациклічний. Побудовано марковську модель РТП для процесу

тестування ПЗ, враховуючи перетворення циклічного графа на еквівалентний йому ациклічний. За основу

взято неоднорідну марковську модель. Застосовано розроблену модель на реальних даних. Розглянуто

технологію управління проектами Scrum, яка використовується для гнучної розробки ПЗ. Прогнозування

часу здійснено за допомогою необхідної кількості циклів до досягнення заданої ймовірності відсутності

дефектів в програмному продукті. Для визначення ймовірності станів використано відомі результати

проходження кожного з модулів на основі 50 ітерацій. Використано визначення бажаних та небажаних

станів, в яких може бути операція після виконання одного циклу. Розроблена модель дала змогу

спрогнозувати час виконання процесу тестування ПЗ для трьох різних модулів. Запропонований підхід

дозволяє здійснювати прогнозування процесу тестування для кожного окремого модуля програмного

продукту, що дозволяє прийняти обґрунтовані рішення на кожній контрольній операції всього підпроцесу.

Annotation

In the paper the process of software testing is described as branched-cyclical technological process. The principal

characteristic of the software testing process is cyclical process, namely that the program for the period of execution

of each test cycle detected and corrected errors that were not discovered earlier. The authors proposed to build a

model of the test to predict the cost of the testing process given its cyclical recurrence. We constructed a simple

circuit of software testing process as a graph. We applied the algorithm of conversion the cycle graph of testing

process to acyclic. We constructed Markov model for software testing process, including conversion cycle graph at

the equivalent acyclic. The basis is taken heterogeneous Markov model. Authors applied the designed model on real

data. We described Scrum technology of project management, that used for software development. The prediction is

done through number of cycles required to achieve a given probability of absence of defects in software. To

determine the probability of the states we used the results known passage of each module based on 50 iterations. We

used preferred and undesirable conditions which can be operation after one cycle.







56

The model made it possible to predict the performance of the process of software testing for three different modules.

The proposed approach allows the prediction of the testing process for each software module that allows you to

make informed decisions on each control operations in whole subprocess.


Розгалужено-циклічний технологічний процес, тестування програмного забезпечення, ациклічний граф,

неоднорідна марковська модель, ймовірність стану.

Вступ

З невпинним розвитком та поширенням інформаційних технологій у всіх сферах людської життєдіяльності

з’являються нові та складніші завдання перед розробниками програмного забезпечення. Програмні продукти

стають багатокомпонентними і вимагають спеціалізованого підходу для їх розроблення та перевірки. У зв’язку з

цим підвищуються вимоги до надійності програм, виникає потреба у скороченні витрат на тестування та у

прогнозуванні надійності розроблюваного програмного забезпечення (ПЗ) [1].

Відомо, що для прогнозування надійності програмного забезпечення широко використовують тип моделей,

які описують характеристики ПЗ на основі кількості виявлених помилок у програмному продукті [2]. Тому, для

оцінки та прогнозування надійності ПЗ необхідно досліджувати, вдосконалювати та аналізувати моделі та методи

тестування.

Актуальність

Існує безліч моделей тестування програмного продукту. Даною темою займається багато сучасних

дослідників, таких як Яковина В.С., Сенів М.М., Чабанюк Я.М. [3]; Durand J.P., Gaudoin O. [4]; Yamada S., Ohpa M.,

Osaki S. [5] та ін.

Важливою складовою кожної моделі тестування програмного продукту є критерій достатності процесу

тестування, який дозволяє керівникам проектів приймати обґрунтовані рішення про завершення даного етапу

розробки. Принципова характеристика процесу тестування програмного забезпечення полягає у циклічності

процесу, а саме в тому, що в програмі за період виконання кожного циклу тестування виявляються і

виправляються помилки, які не були знайдені раніше.

В даний час у переважній більшості ІТ компаній такі показники носять формальний характер та затрати на

тестування намагаються зменшити, що призводить до зниження якості продукту. Необхідно будувати модель

процесу тестування, щоб спрогнозувати затрати на процес тестування, враховуючи його циклічну повторюваність.

Саме це і обґрунтовує актуальність проблеми моделювання процесу тестування як розгалужено-циклічного

технологічного процесу.

Мета роботи Прогнозування часу тестування програмного продукту як розгалужено-циклічного технологічного процесу.

Задачі дослідження

1. Аналіз процесу тестування програмного забезпечення як розгалужено-циклічного технологічного процесу.

2. Побудова моделі процесу тестування як розгалужено-циклічного технологічного процесу.

3. Застосування розробленої моделі для прогнозування часу тестування програмного продукту.

Процес тестування як розгалужено-циклічний технологічний процес

Найпростіша схема процесу тестування зображена у вигляді графа на рис. 1.

Планування робітПроектування

тестівАналіз отриманих

результатів

Виконання

тестування

Рис. 1. Процес тестування ПЗ: циклічний граф процесу

Тестування - це одна з технік контролю якості, що включає:

− Планування робіт (TestManagement);

− Проектування тестів (TestDesign);

− Виконання тестування (TestExecution);

− Аналіз отриманих результатів (TestAnalysis) [7].

Ці чотири етапи є операціями процесу тестування ПЗ. Кожна операція містить стани, які варіюються в





57

залежності від вхідних параметрів та параметрів виконання попередньої операції. Зокрема, «Планування робіт

(TestManagement)» містить наступні параметри, які впливають на стан операції:

− інформація про структуру ПЗ або систему в документації («біла скринька»);

− тестові набори даних для перевірки правильності роботи компонентів і системи в цілому без знання їх

структури («чорна скринька»);

− граничні значення, таблиці прийняття рішень, потоки даних, статистика відмов і ін.;

− блок-схеми побудови програм і набори тестів для покриття системи цими тестами та ін.

Підпроцес «Виконання тестування» - «Аналіз отриманих результатів» виконується циклічно доки виявлення

дефектів стане мінімальним. При цьому, після першого циклу виконання підпроцесу на операцію «Виконання

тестування» буде впливати результат попереднього циклу, тобто результат операції «Аналізу». При цьому вхідні

дані для виконання наступного циклу будуть варіюватися, оскільки вони залежать від результатів виконання

процесу на попередньому циклі.

В залежності від того, яким чином буде знайдено дефект, стан операції знаходження дефекту буде

варіюватися:

− ми дізнаємося (або вже знаємо) очікуваний результат;

− ми дізнаємося (або вже знаємо) фактичний результат;

Стан операції також буде визначатися тестовими даними, які використовуються для перевірки роботи системи

і складаються різними способами: генератором тестових даних, проектною групою на основі документів або

наявних файлів, користувачем з специфікації вимог та ін.

Побудова моделі процесу тестування як розгалужено-циклічного технологічного процесу

В [6] авторами запропонована модель управління циклічними розгалуженими технологічними процесами, яка

ґрунтується на невизначених циклічних графах і неоднорідних марковських ланцюгах. Побудуємо таку модель для

процесу тестування ПЗ.

В [7] було запропоновано алгоритм перетворення циклічного графа процесу тестування на ациклічний, що

зображено на рис. 2.

Планування робітПроектування

тестівАналіз отриманих

результатів

Виконання

тестування

Аналіз отриманих

результатів 1

Виконання

тестування 1

Аналіз отриманих

результатів N

Виконання

тестування N

Рис. 2. Процес тестування ПЗ:перетворення циклічного графа в ациклічну форму

Застосуємо марковську модель РТП до процесу тестування ПЗ, враховуючи перетворення циклічного графа

на еквівалентний йому ациклічний. За основу візьмемо неоднорідну марковську модель [6]:

m

i

v

h

h

r

ihvh

h

jv XpccXp1

1

1

1

0

121

)1(~~

,

де 100

100 ,, cXXcXXc jivjiv - коефіцієнт впливу v-го підпроцеса з i -го в j -й стан без урахування впливу

інших підпроцесів; 2,2

1,1 ,, cXXcXXc ji

hvvji

hvv

- коефіцієнт впливу v-1-го підпроцеса з i -го в j -й стан з

урахуванням попереднього v-2-го підпроцеса з h-м станом; jX - номер стану операції; jv Xp~ - вірогідність стану;

m – кількість станів; v – кількість під процесів; h – номер стану; pv-h– ймовірність v-2-го підпроцеса з h-м станом.

Проілюструємо методику отримання параметрів марковської моделі на рис. 3.





58

\

Підпроцес : цикл 1

Операція А

Операція Б

Операція В

S1

S2

S1

S2

S1

S2

Стан 1

Стан 2

Стан 1

Стан 1

Стан 2

Стан 2

Підпроцес : цикл 2

Операція А

Операція Б

Операція В

S1

S2

S1

S2

S1

S2

Стан 1

Стан 2

Стан 1

Стан 1

Стан 2

Стан 2

p11,1

p12,1

p21,1

p22,1

p31,1

p32,1

p11,2

p12,2

p21,2

p22,2

p31,2

p32,2

с11

с21

с12

с22

Рис. 3. Визначення параметрів марковської моделі

Наприклад, щоб отримати ймовірності станів операцій на 3 циклі виконання підпроцесу, з відомими

аналогічними ймовірностями на перших двох циклах необхідно врахувати коефіцієнти впливу 2-го підпроцесу з 1-

го в 2-ий стан без врахування впливу інших підпроцесів та з урахуванням попереднього 1-го підпроцесу з його

відомим станом.

Застосування розробленої моделі для прогнозування часу тестування програмного продукту

Розглянемо процес тестування ПЗ на практиці. Будемо розглядати технологію управління проектами Scrum,

яка використовується для гнучної розробки ПЗ. Особливістю цієї технології є акцент на тестуванні програмного

продукту в кінці кожної ітерації [8].

Для прогнозування часу тестування ПЗ візьмемо реальні дані з відомої IT-компанії у м. Вінниця. Для

полегшення опису даних оберемо для прикладу одного інженера з контролю якості програмного продукту

(тестувальника).

1. Робочий день тестувальника: всього на тестування витрачається приблизно 4,5 год в день з 8-ми годинним

робочим днем. Інший час – це мітинги (переговори), пошта, чати, обід (перерви) тощо.

2. Ціль тестування – якнайбільше провести тестів (тестових випадків). В середньому на проходження одного

автоматизованого тестового випадку необхідно витратити 2 хв. За одну сесію можна виконати таких 45 тестів.

3. Якщо тестувальник знайшов помилку (дефект) – потрібно її записати в систему управління проектом. В

середньому на опис дефекту тестувальнику необхідно 10 хвилин.

Оберемо 3 модуля для тестування. Розробники модуля А – команда з високими професійними якостями;

розробники модуля Б – команда з середніми професійними якостями; розробники модуля В – команда з низькими

професійними якостями. Складемо таблицю потраченого часу на виконання тестування кожного з модулів (таблиці

1-2).

Таблиця 1 – День 1-й

Модуль Час на оформлення дефекту

(тести, які знайшли дефекти)

Час на виконання тесту

(тести, які не знайшли дефекти)

Всього тестів

А 0 хвилин (немає дефектів) 90 хвилин (45 тестів) 45 тестів

Б 10 хвилин (1 дефект) 80 хвилин (40 тестів) 41 тест

В 80 хвилин (8 дефектів) 10 хвилин (5 тестів) 13 тестів

Після проведення тестування за представленим сценарієм можна зробити наступні висновки:

1. Модуль А відмінно протестований по всіх тестах.

2. Модуль В відмінно протестований по дефектах.

3. Модуль В відстає в 3 рази.

Таблиця 2 – День 2-ий





59

1. Модуль В за 2 дні відстає в 5 разів.

2. Модуль Б відстає на 10 %.

Отже:

1) знаходження дефектів сьогодні потребує перевірку їх завтра, що затримує тестування;

2) якість продукту великою мірою впливає на швидкість тестування.

Застосуємо запропоновану модель для прогнозування часу тестування ПЗ.

Прогнозувати час будемо по необхідній кількості циклів до досягнення заданої ймовірності відсутності

дефектів.

На стан поточної ітерації впливає стан попередньої ітерації – залежить від того чи було знайдено дефекти і

їхня кількість.

Отже, маємо 2 цикли одного підпроцесу з трьома операціями (А, Б, В).За один цикл (1 ітерація)кожна з

операцій може мати 2 стани:

1) протестований по тестах – мінімум дефектів S1.

2) протестований по дефектах – максимум дефектів S2.

Для визначення ймовірності станів використаємо відомі результати проходження кожного з модулів на основі

50 ітерацій. Так, наприклад маємо вибірку з даними проходження тестових сценаріїв для модуля А за 50 ітерацій

(таблиця 3).

Таблиця - вибірку з даними проходження тестових сценаріїв для модуля А

Ітерація

К-сть тестів, що

пройшли

успішно (без

виявлення

дефектів)

К-сть тестів, під час

проходження яких було

виявлено дефекти

Ітерація К-сть тестів, що

пройшли

успішно (без

виявлення

дефектів)

К-сть тестів, під

час проходження

яких було виявлено

дефекти

1 44 7 26 41 4

2 42 3 27 43 2

3 41 4 28 43 2

4 45 0 29 41 4

5 40 5 30 42 3

6 41 4 31 43 2

7 43 2 32 40 5

8 43 3 33 39 6

9 41 5 34 41 4

10 42 3 35 45 0

11 43 2 36 37 8

12 40 5 37 40 5

13 39 6 38 43 2

Модуль Час на

перевірку

виправлень

Час на оформлення

дефекту

(тести, які знайшли

дефекти)

Час на виконання

тесту

(тести, які не

знайшли дефекти)

Нових

тестів

Всього тестів

за 2 дні

А 0 хвилин 0 хвилин (немає дефектів) 90 хвилин (45

тестів)

45 90

Б 6 хвилин (1

дефект)

10 хвилин (1 дефект) 74 хвилин (37

тестів)

38 79

В 48 хвилин (8

дефектів)

40 хвилин (4 дефекта) 2 хвилини (1 тестів) 5 18





60

14 41 4 39 40 5

15 45 0 40 41 4

16 39 8 41 44 1

17 40 5 42 42 3

18 43 2 43 41 4

19 40 5 44 45 0

20 41 4 45 40 5

21 44 1 46 41 4

22 42 3 47 43 2

23 41 4 48 43 1

24 48 0 49 41 4

25 40 5 50 42 3

На основі експериментальних даних визначимо коефіцієнт кореляції Спірмана.

Для автоматизації розрахунку було написало додаток на мові програмування JavaScript. Робоче вікно з

результатами обчислення показано на рис. 4.

Рис. 4. Приклад робочого вікна обробки експериментальних даних

На основі експериментальних даних отримуємо статистичні оцінки. За допомогою критерія Стьюдента

перевіряємо, чи можемо отримані статистичні оцінки (відносні частоти) розглядати як ймовірності.

Вплив попереднього циклу на поточний визначається тим, що після проходження одного циклу операція В

почала відставати в 3 рази, після проходження другого циклу – в 5 разів, тобто було виконано лише 18 тестів з 90

необхідних. Коефіцієнти впливу будемо визначати за допомогою статистичної оцінки. Так, наприклад, для модуля

складемо табл. 4:

Таблиця 4 – Розрахунок коефіцієнту впливу

Номер експерименту, в якому на попередньому

циклі дефект виявлено

Загальна кількість виявлених

дефектів /загальна кількість

тестів

Номер експерименту, в

якому на попередньому

циклі дефект не виявлено

1 … 50 7/50

1 + 0 3/50

… … … … …

50 … … + 10/50

Середній коефіцієнт впливу 0,33




61

Аналогічні таблиці було складено для модулів Б та В.

Складемо таблицю ймовірностей двох циклів процесу тестування – табл. 5.

Таблиця 5 – Ймовірності станів операцій після 2 циклів тестування

Цикл Операція Стан Вірогідність стану Вплив

P1

А S1 p11,1 = 1

с11 = 1

с21 = 0,33

S2 p12,1 = 0

Б S1 p21,1 = 0,88

S2 p22,1 = 0,12

В S1 p31,1= 0,28

S2 p32,1 = 0,72

Р2

А S1 p11,2 = 1

с12 = 1

с22 = 0,2

S2 p12,2 = 0

Б S1 p21,2 = 0,84

S2 p22,2 = 0,16

В S1 p31,2= 0,11

S2 p32,2 = 0,89

Розрахуємо ймовірності того, що операція А на 3-му підпроцесі (цикл P3) буде знаходитися в першому S1

стані.

,~2,111,11

22

212,111,11

12

111,3 ppccppccXp A

.53,0112,011133,01~1,3 Xp A

Вірогідність того що в S2 стані:

;~2,121,12

22

212,121,12

12

112,3 ppccppccXp A

.0~2,3 Xp A

Аналогічно розрахуємо ймовірності для операцій Б та В:

;39,0~1,3 Xp Б

;01,0~2,3 Xp Б

;016,0~1,3 Xp В

.34,0~2,3 Xp В

В [7] подано визначення бажаних та небажаних станів для операції. Узагальнивши, підсумуємо ймовірності

станів після виконання 3 циклів.

Таблиця 6 – Ймовірності станів операцій після виконання циклів

Операція Стан

Ймовірність станів

Визначення стану Цикл 1 Цикл 2 Цикл 3

A

S1А 1.00 1.00 0.53 бажаний стан

S2А 0.00 0.00 0 небажаний стан

Б

S1Б 0.88 0.84 0.39 бажаний стан

S2Б 0.12 0.16 0.01 небажаний стан

В

S1В 0.28 0.11 0.016 бажаний стан

S2В 0.72 0.89 0.34 небажаний стан





62

Рис. 5. Ймовірності станів операцій після виконання 3 циклів

Даний випадок має стани які одночасно є бажаними та небажаними, наприклад 1) модуль А відмінно протестований по всіх тестах, але не по дефектах

2) модуль В відмінно протестований по дефектах, але не по тестах.

Тому на графіку ми бачимо зниження вірогідності обох станів для кожної операції після збільшення циклів

тестування. Це пояснюється тим, що при збільшенні циклів тестування тестувальник проведе більше тестів, при

чому для модуля А (модуль без дефектів) – це зайве тестування (проходження одних і тих же тестів). Для модуля Б

та В – це знаходження більшої кількості дефектів, перевірка їх та продовження проходження всіх тестів.

Тому можна зробити висновки, що:

1) час на виконання тестування модуля А буде мінімальним, оскільки небажаний стан є незмінним та

дорівнює 0.

2) час на виконання тестування модуля В буде найбільшим, оскільки необхідно витратити час на перевірку

дефектів, продовжити проводити нові тести і вносити записи про нові знайдені дефекти. Зі збільшенням циклів

тестування небажаний стан зменшується, що говорить про те, що необхідно провести більше циклів для

стабілізації якості модуля В, а отже, і зросте час на тестування.

Для прогнозування часу виконання тестування продукту необхідно виконати стільки циклів тестування, при

яких можна було б стверджувати, що продукт готовий до випуску (готова нова версія). Для цього існує певна

ймовірність помилок, з якими продукт можна впроваджувати у використання. При цьому, для кожного модуля така

ймовірність буде різною, оскільки нова версія продукту опирається на реалізацію або покращення певної

функції та допоміжних їй функцій.

У нашому прикладі, вважається, що:

Модуль А – головний модуль, який вимагає якісного тестування, при цьому розроблявся кваліфікованою

командою

Модуль Б – суміжний модуль, який покращує роботу системи та буде удосконалюватися в майбутніх версія

Модуль В – новий модуль, розробка якого не має високого приорітету і буде удосконалюватися в наступних

версіях.

Отже, для модуля А ймовірність помилок повинна бути мінімальною, прирівняємо її до 0. Ймовірність

помилок модуля Б повинна становити не більше 0.4, та ймовірність помилок модуля В повинна становити не

менше 0.6. Отже, нанесемо на графік (рис. 6) задані ймовірності та спрогнозуємо необхідну кількість циклів.





63

Рис. 6. Задані ймовірності та прогнозування необхідної кількості циклів

Отже, аналізуючи таблицю ймовірностей бажаних та небажаних станів та графік заданих ймовірностей

помилки, можна зробити висновок, що найбільш оптимальним буде виконання 3 циклів тестування. Відомо, що 1

цикл тестування для одного модуля займає 90 хв. Отже, на кожний модуль необхідно використати по 270 хв.

Результати прогнозування співпадають з даними практичного управління процесом тестування в IT-компанії

м. Вінниці.

Висновки

Аналіз процесу тестування програмного забезпечення показав, що даний процес можна віднести до

розгалужено-циклічних технологічних процесів, оскільки виконується циклічно з прийняттям рішень на

контрольних операціях.

Застосована модель розгалужено-циклічного технологічного процесу до процесу тестування ПЗ дає змогу

прогнозувати час на виконання процесу. Складність застосування визначається тим, що існують стани, котрі не

можливо одночасно віднести до бажаних чи небажаних.

Запропонований підхід на основі марковської моделі РЦТП дозволяє здійснювати прогнозування процесу

тестування для кожного окремого модуля програмного продукту, що дозволяє прийняти обґрунтовані рішення на

кожній контрольній операції всього підпроцесу.


[1] Процедура стохастичної оптимізації для моделі тестування з напівмарковськими переключеннями

[Електроний ресурс]. Режим доступу: http://irpis-npuv.gov.ua/cgi-

pin/irpis_npuv/cgiirpis_64.exe?C21COM=2&I21DPN=UJRN&P21DPN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=

1&Image_file_name=PDF/Mtkm_fiz_mat_2014_10_13.pdf;

[2] Моделі і методи тестування програмних систем [Електроний ресурс]. Режим доступу:

http://dspace.npuv.gov.ua/pitstream/handle/123456789/289/%D0%9A%D0%PE%D1%80%D0%PE%D1%82%D

1%83%D0%PD_%231.pdf?sequence=1;

[3] Критерій достатності процесу тестування програмного забезпечення / В. Яковина, М. Сенів, Я. Чабанюк,

Д. Федасюк, У. Хімка //Комп’ютерні науки та інформаційні технології : [зб. наук. пр.] / відп. ред. Ю.М.

Рашкевич. — Л. : Вид-во Львів. політехніки, 2010. — С. 346–358;

[4] Durand J.P., Gaudoin O. Software reliapility modelling and prediction with hidden Markov chains // Statistical

Modelling (5) — 2005. — pp. 75–93;

[5] Yamada S. S-shaped reliapility growth modelling for software error detection / S. Yamada, M. Ohpa, S. Osaki //

IEEE Transactionson Reliapility. — 1983. — Vol. R-32, No. 5. — pp. 475–478;

[6] Прийняття рішень в управлінні розгалуженими технологічними процесами : монографія / В. М. Дубовой,

Г. Ю. Дерман, І. В. Пилипенко, М. М. Байас. — Вінниця : ВНТУ, 2014. — 216 c;

[7] Дубовой В.М., Пилипенко І.В., Стець Р.С. Застосування марковської моделі для аналізу впливу

циклічності на управління розгалуженим технологічним процесом. Наукові праці ВНТУ, 2014, № 4

[Електронний ресурс] – Режим доступу: http://praci.vntu.edu.ua/article/view/3827/5583;



http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/Mtkm_fiz_mat_2014_10_13.pdf



http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/289/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%BE%D1%82%D1%83%D0%BD_%231.pdf?sequence=1


http://praci.vntu.edu.ua/article/view/3827/5583



64

[8] Scrum и XP: заметки с передовой [Електроний ресурс]. Режим доступу: http://scrum.org.ua/wp-

content/uploads/2008/12/scrum_xp-from-the-trenches-rus-final.pdf.

References

[1] Protsedura stohastychnoi opttmizatsii dlia modeli testuvannia z napivmarkovskumu pereklucheniamu [Elektronnyi

resurs]. Reshym dostupu: http://irpis-npuv.gov.ua/cgi-

pin/irpis_npuv/cgiirpis_64.exe?C21COM=2&I21DPN=UJRN&P21DPN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=

1&Image_file_name=PDF/Mtkm_fiz_mat_2014_10_13.pdf;

[2] Modeli i metody testuvannia prohramnyh system [Elektronnyi resurs]. Reshym dostupu:

http://dspace.npuv.gov.ua/pitstream/handle/123456789/289/%D0%9A%D0%PE%D1%80%D0%PE%D1%82%D

1%83%D0%PD_%231.pdf?sequence=1;

[3] Kryterii dostatnosti protsesu testuvannia prohramnoho zabezpechennia / V. Iakovyna, М. Seniv, IA. Chabanuk, D.

Fedasuk, U. Himka // Komputerni nauky ta informatsiini tehnologii : [zb. nauk. pr.] / vidp. red. U. М.

Rashkevych. — L. : Vyd-v Lviv. politehniky, 2010. — С. 346–358;

[4] Durand J.P., Gaudoin O. Software reliapility modelling and prediction with hidden Markov chains // Statistical

Modelling (5) — 2005. — pp. 75–93;

[5] Yamada S. S-shaped reliapility growth modelling for software error detection / S. Yamada, M. Ohpa, S. Osaki //

IEEE Transactionson Reliapility. — 1983. — Vol. R-32, No. 5. — pp. 475–478;

[6] Pryiniattia rishen v upravlinni rozhaluzhenymy tehnologichnymy protsesamy : monografia / V. М. Dubovoy, G.

U. Derman, І. V. Pylypenko, М. М. Baias. — Vinnytsia : VNTU, 2014. — 216 s;

[7] Dubovoy V. М., Pylypenko І. V., Stets R. S. Zastosuvannia markovskoi modeli dlia analizu vplyvu tsyklichnosti

na upravlinnia rozhaluzhenym tehnologichnym protsesom. Naukovi pratsi VNTU, 2014, № 4 [Elektronnyi resurs].

Reshym dostupu: http://praci.vntu.edu.ua/article/view/3827/5583;

[8] Scrum і XP: zametki s peredovoi [Elektronnyi resurs]. Reshym dostupu: http://scrum.org.ua/wp-

content/uploads/2008/12/scrum_xp-from-the-trenches-rus-final.pdf.

УДК 621.039.56

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИЗМЕНЕНИЯ СТРУКТУРЫ

ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРИ

РАБОТЕ АЭС С ВВЭР-1000 В МАНЕВРЕННОМ РЕЖИМЕ. Simulation of changes in the structure of technical means of automation at the VVER-1000 while maneuvering

Плахотнюк А.А.1, Кокол Е.А.

1, Максимов М.В.

2 (Plakhotnuk A.A., Kokolo E.A., Maksimov M.V.)

1,2 Одесский национальный политехнический университет





DOI: 10.15673/

Аннотация

На атомных электростанциях станциях (АЭС) выдвигаются высокие требования к надежности и

безопасности энергоблока. Особое внимание этому уделяется при проведении так называемого маневра

мощностью. При эксплуатации энергоблока для более эффективной работы используются три различные




http://scrum.org.ua/wp-content/uploads/2008/12/scrum_xp-from-the-trenches-rus-final.pdf







http://praci.vntu.edu.ua/article/view/3827/5583







65

программы регулирования, и комбинации из них. На данный момент переключение в различные режимы

управления происходят при помощи персонала, то есть вручную. Таким образом является актуальной

проблема автоматизации данного процесса. В связи с этим была разработана оптимизационная структура

управления оборудованием для обеспечения эффективной работы энергоблока, которая предполагает

поддержание параметров на заданном уровне в зависимости от выбранной программы регулирования.

Abstract

High demands are claimed for reliability and safety of power-generating unit at nuclear power plants (NPPs).

Special attention is paid to this during the so-called maneuver of capacity. For effective operation during using a

power-generating unit there are three different regulation programs and combinations of them. Switching over to

variable control modes is currently done by the staff, in other words by-hand. Consequetly, the issue of automation

of this process is of current importance. Considering this, there was developed an optimization structure of

equipment`s operation in order to ensure an efficient operation of a power-generating unit, which involves

maintaining the parameters at a given level, depending on the selected control program.


Оптимизация структуры оборудования, программа регулирования, маневренный режим.

Сегодня в Украине АЭС с реакторами ВВЭР-1000 являются одним из основных поставщиков электроэнергии.

В связи с этим существует проблема надежности тепловыделяющих элементов и срока их службы. Путем

оптимизации управления структурой оборудования будет обеспечена эффективная работа энергоблока.

Проведенный нами обзор и анализ литературы [1 - 3] показал, маневрирование мощностью имеют большую

ценность для продления срока службы ресурса. При моделировании системы энергоблока за основу взят [ 8 ]

сложные уравнения материального баланса наиболее качественно описывают данную систему.

Целью статьи является усовершенствование существующей АСР энергоблока АЭС с ВВЭР-1000, которая

позволит с соблюдением регламентных требований, без снижения уровня безопасности, эксплуатировать

энергоблок с автоматической системой переключения в разные режимы регулирования.

В [7] был разработан и описан принцип переключения усовершенствованной АСР в различные программы

регулирования (рис.1). Программа переключения работает в соответствии с алгоритмом (рис.2)

Рис. 1 - Усовершенствованная принципиальная схема АСР энергоблока с реактором ВВЭР-1000





66

На рис.1 изображены: 1 – реактор; 2 – парогенератор; 3 – регулирующие клапаны турбины; 4 – турбина; 5 –

генератор; 6 – главный циркуляционный насос; 7 – задатчик электрической мощности генератора; 8 – регулятор

мощности энергоблока; 9 – механизм управления турбиной; 10 – сервомотор; 11 – регулятор частоты вращения

турбины; 12 – первичный измерительный преобразователь давления пара во втором контуре; 13 – приводы

регулирующих стержней; 14 – ионизационная камера; 15 – регулятор нейтронной мощности реактора; 16 –

регулятор давления пара во втором контуре; 17 – задатчик давления пара во втором контуре; 18 – регулятор

средней температуры теплоносителя первого контура; 19 – датчики температуры теплоносителя первого контура;

20 – задатчик средней температуры теплоносителя первого контура; 21 – задатчик входной температуры

теплоносителя первого контура; 22 – датчик частоти оборотов турбины; 23 – задатчик частоты оборотов турбины;

24 – задатчик нейтронной мощности реактора.

Принцип работы заключается в комплексе действий для поддержании одного из параметров ( = const , =

const , = const). В момент маневра мощностью происходит расчет на определение оптимальной программы

регулирования и переключение в неё. В связи с большой степенью важности объекта для того что бы не потерять

управляемость реактора происходит поддержание нейтронной мощности , при стабилизации которой приходит

разрешающий сигнал для переключения.

Начало

Инициализация

ПереключениеN=const

Сканирование

If ( trans== true )

false

true

If ( hand== true )

Конец

true

false

Рис. 2. Алгоритм работы усовершенствованной АСР

Данный усовершенствованная АСР работает в постоянном режиме сканирования сигналов. При получении

сигнала о необходимости переключения (trans==true) в оптимальную программу регулирования ,идет проверка на

тип переключения (hand==true) ручной или автоматический .Выбор оптимальной программы регулирования

происходит в подпрограмме «Сканирование» (рис.3) система производит расчет для трех программ

регулирования..





67

Сканирование

N , ω , AO

Funk

Оптимальнаяпрограмма

If (programm==new)

Конец

false

trans= true;

true

Рис. 3. Алгоритм расчета управляющего сигнала для переключения программ регулирования энергоблоком.

В [4] рассматривалась целевая функция по двум критериям( поврежденность и аксиальный офсет)

недостатком данного подхода является не полнота модели в связи с этим предлагаем дополнить данную функцию

в которой Ключевыми параметрами определяющие оптимальность управления являются: Поврежденности ( ),

Мощности (N) , и Аксиальные Офсет (АО). Исходя из данного принципа критерием для переключения является

оптимизационная функция (Eff) .

( 1 )

Для расчета оптимальности используя изложенную методику расчета [2] были получены данные о том, как

изменение мощности влияет на (АО) (таблица 1.) для трех программ регулирования .

Таблица 1. Изменение АО при разных программах регулирования во время маневра мощностью со 100% до

80%

Часы 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Макс

N, % 100 86.5 80 80 80 80 80 80 80 90 100 20

100 89 83.5 82.3 80.5 80 80.1 82.8 87.6 93.4 100 20

100 90 84 81.7 80.4 80 80.2 83 88 95.5 100 20

AO,% -3.41 -6 -3.82 -3.49 -3.54 -3.63 -3.95 -4.74 -5.99 -5 -3.38 2.59

-3.41 -4.9 -3.61 -3.52 -3.56 -3.58 -3.65 -3.81 -4.74 -3.8 -3.4 1.49

-3.41 -3.41 -3.41 -3.41 -3.41 -3.41 -3.41 -3.41 -3.41 -3.41 -3.41 0





68

Так же на основе [6] получены данные линейной мощности ЯЭУ(ядерная энергоустановка), находящаяся на

100% и 80% мощности для рассматриваемых программ регулирования (табл. 2), 20 аксиальных сегментов.

Моделирование осуществлялось для четырехгодичной кампании топлива, при стандартных перестановках

ядерного топлива в активной зоне и осредненных значениях по энерговыделению каждой ТВС. Принималось, что

группы ТВС одного года выгорания имеют одинаковую линейную мощность. Было принято, что перестановка

ТВС между кампаниями соответствует стандартной компоновке при условии загрузки 41 свежей ТВС.

Таблица 2. Линейная мощность установки для четырехгодичной кампании топлива

Q

Среднее значения линейной мощности

1-й год

240 Вт/см

2-й год

250 Вт/см

3-й год

170 Вт/см

4-й год

120 Вт/см

100% 80% 100% 80% 100% 80% 100% 80%

1 120,0 90,0 140,0 90,00 100,0 75,0 70,0 50,0

2 170,2 131,1 192,0 150,75 135,1 100,5 91,3 68,9

3 200,4 159,8 214,0 175,10 147,5 113,9 102,0 77,6

4 215,5 176,0 224,9 182,71 152,1 120,7 106,9 81,6

5 220,4 179,8 243,2 193,28 163,6 126,3 111,0 86,2

6 229,6 184,7 244,7 195,66 164,8 129,7 112,9 89,8

7 234,0 188,7 247,5 200,59 168,0 133,8 114,5 91,6

8 236,6 192,6 248,6 204,14 171,0 137,0 116,0 92,9

9 239,0 196,6 249,2 204,84 174,4 138,2 117,8 95,1

10 242,6 195,1 250,2 206,98 178,6 140,2 120,4 94,9

11 238,3 195,1 249,1 205,39 175,9 141,0 120,0 94,1

12 236,4 192,4 248,2 201,87 176,1 140,6 120,2 93,2

13 236,2 184,5 248,1 196,91 175,7 138,5 119,7 93,1

14 228,6 183,9 243,3 189,23 173,1 136,0 118,8 91,6

15 224,7 179,7 239,7 179,33 169,8 132,7 117,9 89,8

16 220,8 172,1 230,8 167,59 165,9 128,1 115,7 86,7

17 209,3 158,5 210,6 154,51 157,7 122,9 111,4 83,6

18 198,3 138,6 186,6 119,40 151,0 115,4 108,8 76,9

19 169,2 112,4 147,8 80,51 133,4 99,7 99,9 67,0

20 100,0 80,0 80,4 60,00 90,0 70,0 75,4 54,9

В табл. 3 приведены результаты расчетов поврежденности оболочек твэлов (в основу расчетов было

положено [11])по двадцати аксиальным сегментам для рассматриваемых программ регулирования на 350, 700,

1050 и 1400 сутки эксплуатации активной зоны..

Таблица 3 Поврежденности оболочек твэлов для рассматриваемых программ регулирования

вхt =const IIp =const срt =const

I ω 350 ω 700 ω 1050 ω 1400 ω 350 ω 700 ω 1050 ω 1400 ω 350 ω 700 ω 1050 ω 1400

1 0.000 0.040 0.101 0.190 0.020 0.045 0.081 0.190 0.044 0.055 0.066 0.209

2 0.004 0.045 0.189 0.312 0.017 0.053 0.186 0,321 0,033 0.066 0,207 0.363

3 0,007 0.062 0,259 0,407 0,015 0.071 0,266 0,424 0,026 0.088 0,310 0,484

4 0,011 0.089 0,311 0,477 0,015 0.099 0,326 0,499 0,021 0.120 0.380 0.572

5 0.015 0.127 0.349 0.522 0.016 0.137 0.369 0.546 0.019 0.163 0.425 0.627

6 0.018 0.176 0.377 0.540 0.019 0.186 0.398 0.565 0.021 0.216 0.453 0.649

7 0.022 0.214 0.395 0.549 0.022 0.219 0.417 0.570 0.025 0.250 0.470 0.657

8 0.022 0.233 0.409 0.563 0.027 0.235 0.429 0.579 0.032 0.266 0.484 0.669

9 0.029 0.250 0.419 0.578 0.034 0.251 0.437 0.591 0.042 0.283 0.501 0.679

10 0.039 0.264 0.429 0.592 0.048 0.265 0.445 0.604 0.056 0.301 0.514 0.690





69

11 0.054 0.275 0.441 0.606 0.061 0.277 0.457 0.616 0.068 0.318 0.522 0.699

12 0.073 0.285 0.446 0.617 0.073 0.287 0.464 0.628 0.078 0.332 0.529 0.708

13 0.086 0.294 0.448 0.625 0.082 0.294 0.466 0.635 0.088 0.341 0.534 0.716

14 0.094 0.302 0.452 0.628 0.090 0.303 0.471 0.639 0.095 0.343 0.538 0.723

15 0.096 0.304 0.453 0.627 0.096 0.312 0.477 0.636 0.101 0.349 0.540 0.730

16 0.091 0.303 0.449 0.619 0.097 0.312 0.477 0.626 0.110 0.348 0.540 0.731

17 0.080 0.287 0.435 0.604 0.091 0.302 0.466 0.607 0.112 0.344 0.540 0.713

18 0.062 0.256 0.408 0.582 0.077 0.270 0.439 0.578 0.100 0.312 0.496 0.676

19 0.038 0.211 0.366 0.549 0.054 0.219 0.390 0.537 0.077 0.250 0.430 0.622

20 0.008 0.150 0.303 0.507 0.022 0.150 0.315 0.483 0.044 0.165 0.341 0.550

После получения всех необходимых данных для расчетов, была рассчитана текущая эффективность каждой

программы регулирования. В таблицу 4 выведены данные в моменты эксплуатации на 350, 700, 1050, 1400 сутки

эксплуатации активной зоны.

Таблица 4. Показатели эффективности программ регулирования в течении четырехгодичной кампании

Программа

Регулирования

350Eff 700Eff 1050Eff 1400Eff

срt =const 0,701 0,681 0,668 0,659

IIp =const 0,621 0,599 0,585 0,575 вхt =const 0,707 0,688 0,677 0,668

Вывод

В результате разработки была смоделирована система изменения структуры технических средств

автоматизации при работе АЭС с ВВЭР-100 в маневренном режиме. Рассчитана эффективность работы программы

переключения на 1400 суток эксплуатации активной зоны. Автоматическое переключение программ

регулирования осуществлялось при помощи оптимизационной функции, с учетом изменения Поврежденности

( ), Мощности (N) , и Аксиальные Офсет (АО), для повышения эффективности работы .


[1] ЦИСЕЛЬСЬКА Т .А. УДОСКОНАЛЕННЯ АВТОМАТИЗОВАНОЇ СИСТЕМИ КЕРУВАННЯ ПОТУЖНІСТЮ ЕНЕРГОБЛОКА

АЕС ДЛЯ ЕКСПЛУАТАЦІЇ У МАНЕВРЕНИХ РЕЖИМАХ ДОБОВОГО ЦИКЛУ : Автореферат дис. канд. техн. наук

Одеса ОНПУ,2012 -24с;

[2] Пелих С.М. Теоретичні та технологічні основи безпечної експлуатації твелів легководного реактора :

Автореферат дис. дос. техн. наук Одеса ОНПУ,2013 -44;

[3] Баскаков В.Є. Компромісно-комбінований метод регулювання потужності ру з ввер-1000 (в-320) у

змінному режимі навантаження : Автореферат дис. канд. техн. наук Одеса ОНПУ,2010 -23с;

[4] Пелых С.Н. Комплексный критерий эффективности алгоритма маневрирования мощностью РУ с ВВЭР–

1000 в переменном режиме / С.Н. Пелых, В.Е. Баскаков, Т.В. Цисельская // Тр. Одес. политехн. ун-та. –

2009. – Вып. 2(32). – С. 53 – 58;

[5] Пелих, С.М. Математична модель змiни властивостей оболонки твела ВВЕР–1000 в змiнному режимi

навантаження // Ядерна фізика та енергетика. – 2010. – Т. 11, № 3 – С. 275–279;

[6] Цисельская, Т. А. Исследование АКЗ ВВЭР-1000 при разных программах регулирования энергоблоком / Т.

А. Цисельская // Автоматика-2011. 18-а Міжнар. конф. з автоматичного керування. – Львів : «Львівська

політехніка», 2011 р. – С. 237–239;

[7] Плахотнюк А.А. Усовершенствованная АСУ ТП переключения программ регулирования энергоблоком. /

Плахотнюк А.А , Кокол Е.А, Максимов М.В / Автоматизація технологічних і бізнес-процесів Volume 7,

Issue 3 /2015 – С 26-33;

[8] Maksimov, М. V. A model of a power unit with VVER-1000 as an object of power control [Text] / M. V.

Maksimov, K. V. Beglov, Т. А. Tsiselskaya // Пр. Одес. політехн. ун-ту. — Одеса, 2012. — Вип. 1(38). — С.

99-106;





70

[9] Цисельская Т. А. Усовершенствованная АСР енергоблоком реактора [Текст] / О. Б. Максимова, Т. А.

Цисельская // тез. доп. 10-та між нар. наук.–практ. конф. по атом. Енергетиці, Севастополь, 2002. – С. 33 –

40;

[10] Фощ, Т.В. Анализ влияния методов управления мощностью энергоблока с водо-водяным реактором на

аксиальный офсет / Т. В. Фощ, М. В. Максимов, М. В. Никольский // Восточно-Европейский журнал

передовых технологий ,2014 - С. 19 – 27;

[11] Сузуки, М. Моделирование поведения твэла легководного реактора в различных режимах нагружения /

Мотоэ Сузуки; автор. пер. с англ. С.Н. Пелых. – Одесса: Астропринт, 2010. – 248 с.

Refernces

[1] Tsyselska t.a. udoskonalennia avtomatyzovanoi systemy keruvannia potuzhnistiu enerhobloka aes dlia

ekspluatatsii u manevrenykh rezhymakh dobovoho tsyklu : Avtoreferat dys. kand. tekhn. nauk Odesa ONPU,2012

-24s;

[2] Pelykh S.M. Teoretychni ta tekhnolohichni osnovy bezpechnoi ekspluatatsii tveliv lehkovodnoho reaktora :

Avtoreferat dys. dos. tekhn. nauk Odesa ONPU,2013 -44;

[3] Baskakov V.Ie. Kompromisno-kombinovanyi metod rehuliuvannia potuzhnosti ru z vver-1000 (v-320) u

zminnomu rezhymi navantazhennia : Avtoreferat dys. kand. tekhn. nauk Odesa ONPU,2010 -23s;

[4] Pelykh S.N. Kompleksnыi kryteryi эffektyvnosty alhorytma manevryrovanyia moshchnostiu RU s VVЭR–1000 v

peremennom rezhyme / S.N. Pelыkh, V.E. Baskakov, T.V. Tsyselskaia // Tr. Odes. polytekhn. un-ta. – 2009. –

Vыp. 2(32). – S. 53 – 58;

[5] Pelykh, S.M. Matematychna model zminy vlastyvostei obolonky tvela VVER–1000 v zminnomu rezhymi

navantazhennia // Yaderna fizyka ta enerhetyka. – 2010. – T. 11, № 3 – S. 275–279;

[6] Tsyselskaia, T. A. Yssledovanye AKZ VVЭR-1000 pry raznыkh prohrammakh rehulyrovanyia эnerhoblokom / T.

A. Tsyselskaia // Avtomatyka-2011. 18-a Mizhnar. konf. z avtomatychnoho keruvannia. – Lviv : «Lvivska

politekhnika», 2011 r. – S. 237–239;

[7] Plakhotniuk A.A. Usovershenstvovannaia ASU TP perekliuchenyia prohramm rehulyrovanyia эnerhoblokom. /

Plakhotniuk A.A , Kokol E.A, Maksymov M.V / Avtomatyzatsiia tekhnolohichnykh i biznes-protsesiv Volume 7,

Issue 3 /2015 – S 26-33;

[8] Maksimov, M. V. A model of a power unit with VVER-1000 as an object of power control [Text] / M. V.

Maksimov, K. V. Beglov, T. A. Tsiselskaya

[9] Tsyselskaia T. A. Usovershenstvovannaia ASR enerhoblokom reaktora [Tekst] / O. B. Maksymova, T. A.

Tsyselskaia // tez. dop. 10-ta mizh nar. nauk.–prakt. konf. po atom. Enerhetytsi, Sevastopol, 2002. – S. 33 – 40;

[10] Foshch, T.V. Analyz vlyianyia metodov upravlenyia moshchnostiu эnerhobloka s vodo-vodianыm reaktorom na

aksyalnыi ofset / T. V. Foshch, M. V. Maksymov, M. V. Nykolskyi // Vostochno-Evropeiskyi zhurnal

peredovыkh tekhnolohyi ,2014 - S. 19 – 27;

[11] Suzuky, M. Modelyrovanye povedenyia tvэla lehkovodnoho reaktora v razlychnыkh rezhymakh nahruzhenyia /

Motoэ Suzuky; avtor. per. s anhl. S.N. Pelыkh. – Odessa: Astroprynt, 2010. – 248 s.






71

УДК 681.5

МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ДИНАМІКИ УСТАНОВКИ

ПІДГОТОВКИ ВУГЛЕКИСЛОГО ГАЗУ У

ТЕХНОЛОГІЧНОМУ ПРОЦЕСІ ВИРОБНИЦТВА

КАРБАМІДУ Dynamic mathematical model of сarbon dioxide preparation in carbamide production technological process

Барліт Ю.В.1 (Barlit Y.V.)

1Одесский национальный политехнический университет, Одесса





DOI: 10.15673/

Анотація

В статті розроблена багатовимірна математична модель динаміки установки підготовки вуглекислого газу в

технологічному процесі виробництва карбаміду. Показана актуальність та проведено обґрунтування

необхідності розробки нової математичної моделі. Наведена технологічна схема установки та основні

параметри апаратури. Розроблена багатовимірна модель має три параметри, що вимірюються та три

керуючі впливи. Наведена параметрична схема математичної моделі та диференційні рівняння апаратів

технологічної установки. Результати роботи можуть бути використані при розробці нових систем

автоматичного керування технологічною установкою.

Annotation

A multivariable dynamic mathematical model of carbon dioxide preparation plant in carbamide production

technological process is developed in the article. The actuality and necessity of new model development is shown.

The technological scheme of a plant and main equipment parameters are given. The developed mathematical model

has three controlled parameters and three manipulated parameters. Mathematical model parameters scheme and

differential equations of the plant equipment are given. The research results may be used for development of a new

automatic control systems of the plant.


Карбамід, вуглекислий газ, математична модель, динаміка, багатовимірна

Актуальність роботи

Карбамід є важливим продуктом, щорічне виробництво якого в світі складає приблизно 140 млн. тон і зростає.

Використовується карбамід в основному як азотне добриво і синтезується з аміаку і вуглекислого газу. Хоча

процес виробництва добре вивчений [1,2,3], актуальною є задача підвищення продуктивності виробництва та

якості продукції. Розв’язання цієї задачі досягається за рахунок розробки більш досконалих моделей динаміки

окремих установок процесу і на їх основі розробки більш якісних систем керування цими установками [4]. Для

СТУДЕНТСЬКА НАУКА






72

моделювання взята установка підготовки вуглекислого газу, яка є одною з основних ланок технологічного процесу

виробництва карбаміду і впливає на його якість і собівартість.

Мета роботи Створення багатовимірної моделі динаміки установки підготовки вуглекислого газу в виробництві карбаміду

на Одеському припортовому заводі, структурна схема якої наведена на рисунку 1.

Опис технологічної установки Двоокис вуглецю поступає з тиском 0,0098 МПа і температурою не більше 45 °С на турбокомпресор, який

складається з корпусів низького (НТ) і високого (ВТ) тиску. Корпуси НТ (I - II ступінь) виконані у вигляді

радіального компресора з п'ятьма, а корпус ВД (III ступінь) з чотирма робочими колесами. Обидва корпуси

турбокомпресора через індивідуальні редуктори сполучені з електроприводом.

Для виробництва карбаміду потрібен двоокис вуглецю з об'ємною часткою «пальних» (водню, метану, окислу

вуглецю) не більше 0,02 %. Необхідний ступень очищення від «пальних» досягається їх випалюванням з двоокису

вуглецю в реакторі R-1 на паладієвому каталізаторі. Після стиснення на першому ступеню компресора К104, газ з

температурою 45 – 155 °С і тиском 0.14 – 0.2 МПа поступає в реактор R1, проходить скрізь шар каталізатора, де

окислюються водень, метан, оксид вуглецю. В процесі випалювання газ нагрівається за рахунок тепла реакції

окислення до температури 170 - 240 °С залежно від початкового змісту пальних.

Рис. 1 – Схема установки підготовки вуглекислого газу

Очищений двоокис вуглецю охолоджується до температури 150 – 155 °С вприскуванням «кислого»

конденсату скрізь спеціальні форсунки і прямує в проміжний холодильник К104/1, де охолоджується до 40-45°С і

далі поступає в сепаратор К104/3А. З сепаратора газ поступає на другу ступінь стиснення. Максимальна

температура на всмоктуванні другого ступеню дорівнює 60°С. Стислий до 0,6-0,75 МПа газ з температурою 170-

185 °С поступає в холодильник другого ступеню К104/2, де охолоджується до 40-45°С, і далі йде в сепаратор

К104/4.

З сепаратора К104/4 газ прямує на всмоктування третього ступеню. Стиснутий до 2,3–2,8 МПа газ з

температурою 190-200 °С поступає в холодильник Е102, де охолоджується до 45-50°С, а далі поступає на наступну

установку. Волога, що виділилася в холодильниках відводиться в ємність V155, а звідти частково йде на форсунки

після реактора R1, а частково відкачується.

Параметри апаратури наведені в таблиці 1.





73

Табл. 1 – Параметри апаратури установки підготовки газу

Аппарат Тип апарату Параметри

R1 Реактор Висота 5170 мм, діаметр 1600 мм, об’єм 12,9 м3, тиск 0.3 МПа,

температура 155–300 °С, поверхня теплообміну 744 м2, об’єм

каталізатору паладієвого ПК-3Ш 2.6 м3, маса каталізатору 1635 кг,

насипна щільність 0,7т/м3.

К104 Турбокомпресор Параметри на вході: температура 45 °С, тиск 0,0098 МПа; на виході:

температура 190°С, тиск 2,805 МПа; частота обертів 6600/ 11330

об/хв; подача 19550±977.5м3/год; потужність 4800 кВт.

К104/1,2 Охолоджувач Діаметр 1600 мм, висота 4710 мм, поверхня теплообміну 255м2,

температура середи до 200 °С, тиск до 0,98 МПа, охолодження

водою.

К104/3А, К104/4 Сепаратори Температура до 100 °С, тиск до 1,0 МПа; діаметр 1000 мм, висота

3015 мм.

V155 Збірник

конденсату

Тиск атмосферний, температура 30 °С, діаметр 1400 мм, висота

1675 мм, об’єм 2.5 м3.

Вибір регульованих величин та керуючих впливів. Для виробництва карбаміду потрібен двоокис вуглецю

з об'ємною часткою «пальних» (водню, метану, окислу вуглецю) не більше 0,02 % , оскільки це може вплинути на

якість карбаміду і при значному відхиленні об’ємної частки – спровокувати вибух з летальним випадком. Тому в

якості регульованої величини y1 (%) оберемо концентрацію пальних в CO2. Можливість використання такої

величини обумовлена наявністю сучасних давачів для контролю цього параметру.

На виході установки тиск повинен сягати не більш 2.6 МПа, що досягається на третій ступені

турбокомпресора К104, тому регульованою величиною y2 (МПа) оберемо тиск після третього ступеня стиснення

турбокомпресора.

Оскільки температура на виході установки повинна бути не більше за 50 °С, тому в якості регульованої

величини y3 оберемо температуру після холодильника Е102.

Керуючими впливами оберемо число обертів двигуна турбокомпресора К104 u1.(об/с), витрату оборотної води

на охолодження холодильника К104/2 u2 (кг/с) і витрату газу на вході третій ступень турбокомпресора К104 u3

(кг/с).

Параметрична схема установки наведена на рис.2.

u1, об/c

u2, кг/c

u3, кг/c

y1, %

y2, МПа

y3, *С

Рис. 2 – Параметрична схема математичної моделі установки підготовки вуглекислого газу

Математична модель установки підготовки вуглекислого газу. Розроблена аналітична багатовимірна

математична модель установки у просторі станів має вигляд

xCy

uBxAx

,

де матриці А, В, С моделі мають вигляд





74

1111.0000000000000000

0062.0002754.000000000000

000433.00429.0000000000000

000922.01667.0000000000000

0000625.0000013.000000000

000001.000001000000

0000000625.0000000000

0000000566.00288.00000000

000000101602.40433.00212.0000000

000000000917.01668.0000000

00000000000516.00237.0010386.400

00000000000237.00361.00357.0000

0000000000001429.0000

00000000000000044.000

1111.000000000000001111.00

000000000000001111.01111.0

3

4

5

A

0100000000000000

0000011000000000

0000000000000001

,

101111.100

0062.000

000

0002.00

000

000

000015.0

000

000

0002.00

3098.000

000

0002.00

10386.400

000

000

4

5

CB

а змінні хі пов’язані зі станом наступних апаратів: х1, х2, х16 – реактор R1; х3 – теплообмінник змішення; х4, х5,

х6 – теплообмінник К104/1 і сепаратор К 104/3А; х7, х8, х9 – теплообмінник К104/2 і сепаратор К104/4; х10, х11, х12

– турбокомпресор К104, третя ступінь стиснення; х13, х14, х15 – теплообмінник Е102;

Розгінні характеристики розробленої математичної моделі наведені на рис. 3.

Рис. 3 – Криві розгону математичної моделі установки підготовки вуглекислого газу





75

Висновки

Розроблена багатовимірна математична модель динаміки установки підготовки вуглекислого газу, яка є

одною з основних ланок технологічного процесу виробництва карбаміду, що впливає на якість і собівартість

карбаміду. Особливістю розробленої моделі є те, що замість температури після реактору R1 вимірюється

концентрація пальних в CO2. Тобто, регульованими величинами розробленої моделі є концентрація пальних в газі,

тиск після третьої ступені турбокомпресора К104 і температура після холодильника E102.

Результати роботи можуть бути використані для розробки сучасних систем автоматизованого керування

технологічним процесом виробництва карбаміду, а також для дослідження динаміки апаратів установки підготовки

вуглекислого газу.


[1] Nicolaou K.C., Montagnon T. Molecules that changed the world.–Wiley-VCH, 2008. – С.11;

[2] Нейланд О. Я. Органическая химия. – М.: Высшая школа, 1990. – С.645-646;

[3] Meessen J. H., Petersen H. Urea// Ullmann's Encyclopedia of Industrial Chemistry. – Weinheim: Wiley-VCH,

2002;

[4] Краевский В.Н. Повышение эффективности работы компрессорного оборудования производства

карбамида/ Краевский В.Н., Марцинковский В.С., Кухарев И.Е., Судак А.В. //XIII Международная научно-

техническая конференция “ГЕРВИКОН-2011”, 6 - 9 сентября 2011, СумГУ, г. Сумы, Украина

References

[1] Nicolaou K.C., Montagnon T. Molecules that changed the world.–Wiley-VCH, 2008. – S.11;

[2] Nejland O. Ja. Organicheskaja himija. – M.: Vysshaja shkola, 1990. – S.645-646;

[3] Meessen J. H., Petersen H. Urea// Ullmann's Encyclopedia of Industrial Chemistry. – Weinheim: Wiley-VCH,

2002.;

[4] Kraevskij V.N. Povyshenie jeffektivnosti raboty kompressornogo oborudovanija proizvodstva karbamida/

Kraevskij V.N., Marcinkovskij V.S., Kuharev I.E., Sudak A.V. //XIII Mezhdunarodnaja nauchno-tehnicheskaja

konferencija “GERVIKON-2011”, 6 - 9 sentjabrja 2011, SumGU, g. Sumy, Ukraina



НОВОСТИ АВТОМАТИЗАЦИИ

ABB Robotics: High Payload Robot

The robot has a reach of 3.5 meters and can handle a payload of up to

800 kg (1000 kg with the wrist down; 630 kg with LeanID). Targeted for

material handling applications in the automotive, transportation and other

heavy industries, the robot automatically adapts and adjusts its speed to

accommodate heavy and wide parts. It offers all the functionality and

expertise of the company's portfolio in a much bigger package. The unit has

only one motor and one gear per robot axis, and has no gas springs: only a

counterweight and mechanical springs, which mean the unit has fewer

components and is able to deliver shorter cycle times and higher accuracy.

The robot is available in two configurations, one with a reach of 4.2 meters

and a payload of 550 kg (620 kg with the wrist down; 475 kg with LeanID),

and the other with a reach of 3.5 meters and a payload of 800 kg (1000 kg

with the wrist down; 630 kg with LeanID). Both configurations are

available with LeanID, a cost-effective Integrated Dressing (ID) designed

for easier programming, reduced wear and a smaller footprint. Both

configurations also have a high moment of inertia at 725 kg-m squared.

http://www.automationworld.com


http://www.automationworld.com/



76

УДК 697.43:621.577.42:681.51

АВТОМАТИЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ ОБІГРІВАННЯ ПІДЛОГИ

З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕПЛОВОГО НАСОСУ Automation of floor heating process with heat pump using

Сиротюк І.В. (Syrotyuk I.V.)

1 Одеська національна академія харчових технологій, м.Одеса


DOI: 10.15673/

Анотація

Розглянуто спосіб обігрівання підлоги з використанням теплового насосу. Були отримані передатні функції

каналів об’єкту управління та побудовано базову структуру САР з ПІД-регуляторами в кожному каналі.

Запропоновано реалізацію САР підвищеної динамічної точності, а саме каскадної у контурі регулювання

температури перегріву холодоагенту у випарнику теплового насосу, проміжною точкою якої є поточне

значення тиску холодоагенту у випарнику теплового насосу. Вимірювання та підтримання тиску

холодоагенту у випарнику теплового насосу є необхідним через достатньо велику інерційність температури

перегріву холодоагенту, що призводить до різкого зниження динамічної точності САР. Було розроблено

ескізи проектної документації зі схемами автоматизації, підключень та живлення для контролерів двох

різних фірм: Fastwell та SIEMENS. Також була передбачена розробка ескізів проектної документації

монтажної схеми щита керування для оператора-технолога на базі контролера фірми SIEMENS. Для

випадку, коли присутня можливість використання сенсорної панелі для АРМ оператора-технолога була

забезпечена програмна реалізація дистанційного керування процесом обігрівання підлоги у вигляді SCADA-

системи з використанням середовища програмування контролерів Siemens Simatic Step7 та середовища для

створення людино-машинного інтерфейсу Simatic WinCC Flexible для контролерів сімейства Simatic S7-300,

що передбачає набагато більше можливостей для оператора-технолога у ході керування процесом. Подібне

АРМ було розроблене і для контролерів сімейства Fastwell IO з використанням середовища програмування

контролерів CoDeSys, яка в свою чергу передбачає у собі і програмну реалізацію дистанційного керування

процесом, і реалізацію людино-машинного інтерфейсу.

Abstract

The floor heating method with heat pump using was considered. Transfer functions of control object were received

and base structure of ASC with PID-regulators in each channel was built. Realization of higher dynamic efficiency

ASC, such as cascade in regulating contour of refrigerant superheat temperature in the heat pump evaporator,

where intermediate point is the present value of refrigerant pressure in the heat pump evaporator. Measurement

and maintaining of refrigerant pressure in the heat pump evaporator are necessary because of big enough inertia of

refrigerant superheat temperature, which causes a sharp decrease of dynamic efficiency of ASC. Project

documentation sketches of automation, connections and power schemes for controllers of two different firms:

Fastwell and SIEMENS was developed. Also development of project documentation sketches of wiring diagram

control shield for operator-technologist on SIEMENS controller was provided. For the case, when ability of sensor

panel using for operator-technologist AWP is present the program realization of floor heating process distance

control was provided in the form of SCADA-system with using of controller programming environment Siemens

Simatic Step7 and environment for human-machine interface creating Simatic WinCC Flexible for family

controllers Simatic S7-300, it provides more possibilities for operator-technologist during process control. The

similar AWP was provided for family controllers Fastwell IO with controller programming environment CoDeSys






77

using, which provides both program realization of process distance control and human-machine interface

realization.


Управління, тепла підлога, тепловий насос, АРМ оператора-технолога.

Сьогодення оточує нас бурхливим розвитком технологій та стрімким зростанням їх чисельності навіть у

попиті. Але разом із цим непомірно збільшується споживання енергоресурсів на їх роботу та обслуговування, що

призводить до різкого зменшення їх запасу і, відповідно, значного підвищення ціни відповідних ресурсів.

Особливо це стосується опалення, забезпечення якого є одним із найбільш енергоємних процесів і потребує

значних грошових витрат. Для вирішення цієї проблеми були розроблені різноманітні технології опалення, які

підтримують необхідні умови мікроклімату при мінімальному споживанні енергоресурсів. Однією із найбільш

ефективних технологій опалення є система обігрівання підлоги, що отримала назву «тепла підлога».

Система «тепла підлога» бурхливо розвивається в останні роки. Опалення підлогою найкращим чином

відповідає вимогам до сучасних систем опалення. Для підігріву циркулюючої по трубам води або іншого

теплоносія можна використовувати різні джерела енергії: тепло навколишнього середовища, деревину, газ,

електрику або сонячну енергію. Опалення підлоги є низькотемпературною системою опалення, внаслідок великих

поверхонь нагріву температура теплоносія має лише ненабагато перевищувати температуру в приміщенні.

При використанні теплої підлоги в якості джерела енергії використовують низько потенціальне тепло

навколишнього середовища з використанням теплового насосу (ТН). Тепловий насос найбільш ефективний в

системі опалення підлоги, оскільки така система опалення використовує низькотемпературний теплоносій. Чим

менше різниця між температурою джерела тепла (свердловини, наприклад) і температурою поданого в систему

опалення теплоносія, тим більше коефіцієнт ефективності теплового насосу.

Для забезпечення більш ефективної роботи даної системи необхідно забезпечити автоматичне управління ТН.

Відомі різноманітні способи управління ТН. Зокрема існує спосіб автоматичного управління процесом обігрівання

підлоги з використанням теплового насосу, в якому підтримують задане значення температури на виході системи

обігрівання підлоги зміною частоти обертів приводу компресора та температури холодоагенту на виході з

випарника теплового насосу зміною положення регулюючого клапану подачі холодоагенту [1]. Недоліком даного

способу є недосконалість системи управління через відсутність вимірювання та підтримки тиску у випарнику

теплового насосу, що призводить до можливих порушень нормальної роботи теплового насосу. Також висока

інерційність змінення температури при зміненні витрат холодоагенту призводить до низької динамічної точності

управління. На кафедрі автоматизації технологічних процесів та робототехнічних систем ОНАХТ був

запропонований спосіб управління ТН, в якому вимірюється та підтримується тиск холодоагенту у випарнику

теплового насосу, який являє собою проміжну точку в контурі регулювання температури перегріву холодоагенту у

випарнику ТН, таким чином підвищуючи динамічну точність її регулювання. Згідно цьому була побудована

каскадна САР.

На рисунку 1 зображена технологічна схема системи обігрівання підлоги з використанням теплового насосу

згідно описаного способу.

Рис. 1 – Технологічна схема системи обігрівання підлоги з використанням теплового насосу





78

Система складається з чотирьох контурів. Головний контур (І) має підживлення із зовнішньої мережі

водопостачання, яке здійснюється шляхом відкриття клапану 8. Циркуляція теплоносія здійснюється за допомогою

насосу Н2. Перед насосом встановлений фільтр 4, а також клапан регулювання швидкості теплоносія 5 у

внутрішньому контурі (ІІ). Для запобігання високого тиску в контурі встановлений мембранний розширювач 7.

Внутрішній контур (ІІ) являє собою змієвик 6, що прокладений в підлозі та насос Н3, що забезпечує

циркуляцію теплоносія в ньому.

Контур ТН (ІІІ), тобто сам тепловий насос, включає в себе компресор 3, дросельний клапан 2, випарник 9 та

конденсатор 10.

В зовнішньому контурі (IV) також наявний насос Н1, що забезпечує циркуляцію низькотемпературного

теплоносія. До нього також встановлений фільтр 1.

Структурна схема описаної вище каскадної САР наведено на рисунку 2.

Рис. 2 – Структурна схема каскадної САР за каналом регулювання температури перегріву холодоагенту у

випарнику ТН шляхом зміни положення дросельного клапану

За рахунок підвищення динамічної точності регулювання температури перегріву холодоагенту шляхом

додаткового виміру тиску холодоагенту у випарнику ТН як проміжної точки, також була підвищена динамічна

точність регулювання температури теплоносія теплої підлоги. Порівняльний аналіз перехідних характеристик в

традиційній САР з ПІД-регулятором та каскадної САР за значенням критеріїв оптимальності і показників, на які

встановлено гранично допустимі значення та за різними каналами, зображений на рис. 3, 4.

Рис. 3 – Результат порівняння традиційної САР і САР підвищеної динамічної точності за каналом

регулювання температури перегріву холодоагенту у випарнику ТН шляхом зміни положення дросельного клапану





79

Рис. 4 – Результат порівняння традиційної САР і САР підвищеної динамічної точності за каналом

регулювання температури теплоносія теплої підлоги шляхом зміни обертів приводу компресора ТН

На даних результатах чітко просліджується різке зменшення максимального динамічного відхилення та

коливальності перехідного процесу в обох каналах. Розглянутий спосіб було реалізовано в SCADA-системі для

процесу обігрівання підлоги з використанням ТН (Рис. 5) як АРМ оператора-технолога, який включає графічний

інтерфейс із зображенням системи обігрівання та усіма можливими йому функціями для управління цим процесом:

налаштування параметрів регуляторів, встановлення температурних режимів, ручне управління керуючими

пристроями. Також були передбачені можливості відображення повідомлень щодо режиму та стану роботи

системи, графіків перехідних процесів, вікна допомоги, що містить усі тлумачення кожного елементу SCADA-

системи та ін.

Рис. 5 – Загальний вигляд екрану «Схема установки» АРМ оператора-технолога при нормальній роботі





80

Висновок

Була розроблена система опалення підлоги з використанням ТН, що включає в себе вимірювання та

стабілізацію температури теплоносія теплої підлоги та температури перегріву холодоагенту на вході компресора

ТН. Внаслідок додаткового виміру тиску у випарнику ТН, була побудована каскадна САР температури перегріву

холодоагенту у випарнику ТН. Результати порівняльного аналізу свідчать про підвищення динамічної точності

регулювання температури перегріву холодоагенту. Також за рахунок цього була підвищена динамічна точність

регулювання температури теплоносія теплої підлоги. Була розроблена SCADA-система для оператора-технолога,

яка дає змогу управління системою та слідкування за її станом безпосередньо з операторського пункту, забезпечує

обмежений доступ до управління системою, а також реєструє усі події, аварії та причини їх виникнення, що

сталися під час роботи системи.


[1] Экопродукты, экодома, энергосбережение, охрана окружающей среды. [Електронний ресурс] – Режим

доступу: http://realproducts.ru/princyp-raboty-teplovogo-nasosa-sxema-teplovogo-nasosa/. – Мова Рос;

[2] Методические указания к выполнению и оформлению курсовой работы по дисциплине ТАУ «Теория

автоматического управления» для студентов специальностей 7.092501 дневной и заочной форм

образования / Автор: В.А. Хобин - Одесса: ОНАПТ, 2000;

[3] User's Manual.WinCC flexible 2008 Compact / Standard / Advanced.

References

[1] Ecoproducty, ecodoma, energosberezhenie, ohrana okruzhayushchey sredy.[Electronnyj resurs] – Regym dostupu:

http://realproducts.ru/princyp-raboty-teplovogo-nasosa-sxema-teplovogo-nasosa/. – Mova Ros;

[2] Metodicheskie ukazaniya k vypolneniyu i oformleniyu kursovoy raboty po discipline TAU “Teoriya

avtomaticheskogo upravleniya” dlya studentov special’nostey 7.092501 dnevnoy i zaochnoy form obrazovaniya /

Avtor: V.A. Khobin – Odessa: ONAPT, 2000;

[3] User's Manual.WinCC flexible 2008 Compact / Standard / Advanced.


ЦИТАТА НОМЕРА

„Иди прочь, человеческое дитя, к морям и лесам.

Пусть фея ведёт тебя за руку

В мире полном слёз и тогда ты узнаешь истину”

(«Искусственный разум» — научно-фантастическая

драма Стивена Спилберга,2001)


http://realproducts.ru/princyp-raboty-teplovogo-nasosa-sxema-teplovogo-nasosa/

http://realproducts.ru/princyp-raboty-teplovogo-nasosa-sxema-teplovogo-nasosa/

Уважаемые коллеги и организации! Приглашаем к сотрудничеству!

Вы имеете возможность разместить рекламные объявления и статьи рекламного

характера в новом Международном научно-производственном журнале «Автоматизация

технологических и бизнес-процессов», зарегистрированном Министерством юстиции

Украины 16.10.2009 г., свидетельство: Серия КВ № 15895-4367Р, ISSN(print) 2312-3125,

ISSN(online) 2312-931X.

Редакция: Одесская национальная академия пищевых технологий, ул. Канатная, 112, г.

Одесса, 65039, кабинеты Д-426 и Д-428, тел: (048) 712-42-54, e-mail: [email protected].

Основная тематика издания: 1. ВОПРОСЫ ТЕОРИИ, МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ЭФФЕКТИВНОГО АВТОМАТИЧЕСКОГО

УПРАВЛЕНИЯ ОБЪЕКТАМИ ХИМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ТИПА, ВКЛЮЧАЯ:

объектами с распределенными параметрами и / или запаздыванием, в условиях интенсивных

возмущений (САУ инвариантны, каскадные, с изменяемой структурой, с прогнозированием, с

моделями объекта и т.д.);

объектами с существенной неопределенностью и нестационарностью свойств (САУ с оптимизацией,

адаптацией, на основе искусственных нейронных сетей и нечеткой логики);

объектами с ограничениями типа «аварийная ситуация» на значение их режимных переменных и

объектами с ограниченными ресурсами на управление;

объектами с логико-динамическими свойствами

2. АВТОМАТИЧЕСКИЕ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ (ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ, ПРИМЕРЫ

РАЗРАБОТОК, АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ), ВКЛЮЧАЯ:

математическое моделирование и идентификация моделей технологических процессов как объектов

управления, подходы к оценке адекватности, употребление моделей для разработки систем

управления и как компонент алгоритмов управления;

новые подходы к разработке автоматизированных систем сложных технологических процессов

(функциональный, сценарный, эволюционный и т.д.);

системы поддержки принятия решений операторами автоматизированных систем и принципы

разработки эффективных автоматизированных рабочих мест (АРМ) операторов;

повышение эффективности и оптимизация автоматического управления группами технологических

агрегатов (включенных последовательно, параллельно, с рециркуляцией, смешанно);

управления технологическими процессами в пусковых (переходных) и установившихся режимах

работы

3. ИЗМЕРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПЕРЕМЕННЫХ И ПЕРЕМЕННЫХ,

ХАРАКТЕРИЗУЮЩИХ СОСТОЯНИЕ ОБОРУДОВАНИЯ, ИХ МЕТРОЛОГИЧЕСКОЕ

ОБЕСПЕЧЕНИЕ, ВКЛЮЧАЯ: физико-технические основы автоматических непрерывных и / или экспресс-методов измерения,

вопросы их метрологического обеспечения и программно-технической реализации;

методы повышения точности прямых и косвенных измерений;

восстановления значений переменных, которые для непосредственного измерения, в том числе

диагностика нарушений в техническом состоянии оборудования.

4. ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В СИСТЕМАХ

УПРАВЛЕНИЯ, В ТОМ ЧИСЛЕ: обзоры и сравнительный анализ программно-технических средств сбора, обработки и представления

информации о ходе технологического процесса, средств интеллектуального ядра системы и средств

воздействия на процесс;

организация сетей для взаимодействия контроллеров и компьютеров внутри интеллектуального ядра

системы, взаимодействия ядра со средствами сбора информации и влияния на процесс, с удаленными

пользователями и наладчика системы;

практические вопросы целесообразного применения, наладки, настройки, монтажа технических

средств автоматизации, эффективного применения программных средств

5. ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА АВТОМАТИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

теоретические основы автоматизации бизнес-процессов, научно-методологические подходы к

управлению бизнес-процессами и их автоматизации;

инновационные технологии автоматизации бизнес-процессов;

практические решения вопросов автоматизации бизнес-процессов, опыт внедрения систем

автоматизации бизнес-процессов.

6. ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОДГОТОВКИ КАДРОВ В ОБЛАСТИ АВТОМАТИЗАЦИИ

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ И БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

направления и методы повышения качества подготовки специалистов в области автоматизации;

эффективные формы организации учебного процесса, мировой опыт организации систем подготовки

высококлассных специалистов, системы управления качеством в образовании.

7. СТУДЕНЧЕСКАЯ НАУКА


ВНИМАНИЮ АВТОРОВ ЖУРНАЛА!

ТРЕБОВАНИЯ К СТРУКТУРЕ И ОФОРМЛЕНИЮ СТАТЕЙ

Авторы представляют в редакцию статьи в виде файла формата *.doc электронной почтой или

посредством платформы Open Journal System www.journals.uran.ua/atbp. Каждый автор высылает

подписанный бумажный лицензионный договор либо на электронную почту скан последней страницы с

подписью (бланк на официальном сайте: www.journal-atbp.com/autors) К электронному варианту,

поданному через электронную почту, добавляют: бумажный вариант статьи, подписанный авторами

заверенную соответствующим образом рецензию; данные об авторе отдельным файлом, на отдельном листе

(фамилия, имя, отчество всех соавторов украинском, русском и английском языках, название статьи на

украинском, русском и английском языках, домашний адрес с указанием почтового индекса, телефона с

указанием кода города, место работы или учебы с указанием должности, ученое звание, ученая степень).

Согласно требованиям ВАК Украины (Бюллетень ВАК Украины № 1, 2003), каждая статья должна

обязательно иметь следующие элементы: Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важными научными

или практическими задачами; Анализ последних исследований и публикаций, в которых начато решение данной

проблемы и на которые ссылается автор (количество ссылок на литературные источники - не менее 3-х,

рекомендуется в пределах 3-6), выделение нерешенных ранее частей общей проблемы, которым посвящена

статья; Формулировка целей статьи (постановка задачи); Изложение основного материала исследования с

полным обоснованием полученных научных результатов; Выводы по данному исследованию и перспективы

дальнейшего развития в данном направлении.

ТРЕБОВАНИЯ К ТЕКСТОВОМУ ФАЙЛУ

Поля со всех сторон - 20 мм. Шрифт - Times New Roman, 10 пунктов (кроме заголовка), интервал -

одинарный, выравнивание - по ширине. Абзацы в тексте - 0,5. Не добавлять интервал между абзацами

одного стиля. Отражать абзацы пробелами и табуляцией - запрещается!

УДК - в левом верхнем углу страницы.

Заголовок статьи печатается по центру строки заглавными буквами полужирным шрифтом на языке статьи

и отдельно обязательно на английском языке, размером 18 пунктов. Переносы слов в заголовке не допускаются.

Фамилии и инициалы авторов - после заголовка (через 1 интервал в 10 пт) на языке статьи и отдельно

обязательно на английском языке с указанием ученой степени и звания. Желательно указывать также свой

ORCID номер.

Название организации (без сокращений), город и e-mail автора - в следующей строке по центру

полужирным шрифтом.

Аннотация - через один интервал в 10 пт. курсивом (на языке статьи объемом не менее 1500 символов без

пробелов и соответствующий перевод на английском языке), а с новой строки обычным шрифтом - ключевые

слова на языке статьи и на английском языке (не более 8).

Текст статьи - через один интервал в 10 пт. после ключевых слов.

Литература - полужирным шрифтом, перед ним интервал в 10 пт. Список источников оформляется

согласно Electrical Engineering Citation Style (http://www.journal-atbp.com/autors). Дополнительно ниже

приводится слово «References» и тот же список литературы но в романском алфавите (латиница). Количество

Интернет источников в списке литературы не может превышать 40% всего списка.

Рисунки, диаграммы и графики - черно-белым в любом графическом редакторе, который поддерживает

форматы bmp, gif, tiff, pcx, jpeg, dwg, cdr, mcd. Допускается использование диаграмм и графиков Microsoft Excel

в градациях черного. Рисунки нумеруют и подписывают по центру строки полужирным шрифтом без точки в

конце, расшифровку обозначений делают перед названием рисунка курсивом. Перед и после названия рисунка -

интервал в 6 пт.

Формулы набирают в редакторе Microsoft Equation 3.0 и центрируют. Нумеруют только те формулы, на

которые есть ссылки. Номера формул указывают в круглых скобках и выравнивают по правому краю страницы.

Центрирования формул и выравнивание номеров выполняется табуляцией (но не пробелами!) Параметры

настройки: переменная - курсив, другие - обычные, размеры (пт.): обычный - 10; крупный индекс - 7; мелкий

индекс - 6; большой символ - 16; мелкий символ - 10.

Таблицы, как правило, располагают под текстом после первого упоминания или на следующей странице.

Название таблицы указывают через короткое тире после номера по центру строки полужирным шрифтом без

точки в конце. До и после названия таблицы, а также перед абзацем, следующего после таблицы, устанавливают

интервалы в 6 пт.

Редакция оставляет за собой право на незначительное редактирование

статьи (с сохранением главных выводов и стиля автора). Предоставленные

материалы не возвращаются. Адрес редакции: Одесская национальная

академия пищевых технологий, ул. Канатная, 112, г. Одесса, 65039, кабинеты

Д-426, Д-428, контактный телефон: (048) 712-42-54.

e-mail: [email protected]

Редакция АТиБП

http://journals.uran.ua/atbp

http://www.journal-atbp.com/autors

http://www.journal-atbp.com/autors


© PHOENIX CONTACT 2014

реверсивне обертання пряме обертання

захист мотора аварійна зупинка

Ширина лише 22,5 мм

Перші у сфері прямого тареверсивного пуску приширині корпусу лише 22,5 мм

Класичний контур реверсивного пускача складається з двох контакторів, реле захисту мотора і, в разі потреби, додаткового контактора аварійної зупинки. Новий реверсивний пускач CONTACTRON поєднує всі ці чотири функції в одному пристрої. Це означає:

• 75% економія місця • 75% зменшення часу на монтаж • 10-разове збільшення терміну служби •Вбудована безпека

“4 в 1” – нове покоління пускачів для електромоторів торгової марки CONTACTRON.

Для отримання додаткової

інформації, звертайтесь:

ТОВ "Фенікс Контакт"

(044) 594 55 22

www.phoenixcontact.ua

Електронні реверсивні контактори "4 в 1"!

Современное оборудование и материалы ведущих европейских производителей, постоянное совершенствование системы контроля качества, которое поддерживается на всех этапах производства, позволяют получать продукцию европейского уровня. Для удовлетворения спроса клиентов на нестандартную аппаратуру налажен выпуск эксклюзивных заказов.www.camozzi.ua

Цилиндры пневматическиеСхваты пневматическиеЭлектропневматические распределителиРаспределители с механическим управлениемРаспределители с ручным управлением

Автоматические клапаныВакуумные компонентыФильтры, регуляторы и маслораспылителиФитинги, трубки, фитинги для тормозных системЗапорная регулирующая аппаратура

Camozzi в Украине

тел.: +38 (048) 738 05 75 факс: +38 (048) 738 05 74

Одесский офис

ММаарртт IISSSSSNN 222333111222---333111222555 r ... · Ukhin A.V., Sitnikov T.V., Sitnikov...

Documents

Transcript of ММаарртт IISSSSSNN 222333111222---333111222555 r ... · Ukhin A.V., Sitnikov T.V., Sitnikov...